127224 20230907110835.0 TAZ-TFG-2023-2783 spa Bartolomé Sarsa, Jesús Hamiltonian learning with neural networks Redes neuronales para aprender Hamiltonianos Zaragoza Universidad de Zaragoza 2023 by-nc-sa Creative Commons 3.0 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ En este trabajo se plantea la posibilidad de obtener los parámetros de un hamiltoniano de anisotroía a partir de unas medidas de capacidad calorífica de una muestra utilizando redes neuronales. Para ello se estudia el aprendizaje de una red neuronal a partir de datos sintéticos en diferentes condiciones y se utilizan los datos experimentales de una muestra de una molécula magnética que contiene un ion Ni(II) con el fin de comprobar la eficacia de la red neuronal.<br /><br /> Graduado en Física Derechos regulados por licencia Creative Commons Zueco Láinez, David dir. Universidad de Zaragoza Física de la Materia Condensada Física de la Materia Condensada 799832@unizar.es 1362114 http://zaguan.unizar.es/record/127224/files/TAZ-TFG-2023-2783.pdf Memoria (spa) oai:zaguan.unizar.es:127224 driver trabajos-fin-grado TAZ TFG CIEN 20230614164914.CREATION_DATE deposita:2023-09-07