Evolución de sistemas dinámicos mediante aprendizaje profundo.

Robres Portella, Natalia
Gutiérrez Rodrigo, Sergio (dir.) ; Calvo Barles, Pablo Antonio (dir.)

Universidad de Zaragoza, CIEN, 2024

Graduado en Física

Abstract: En este trabajo exploramos el uso de las Redes Neuronales Informadas por Física (PINNs) para resolver ecuaciones diferenciales en sistemas dinámicos. Se abordan aplicaciones desde el modelo de Romeo y Julieta hasta las Ecuaciones de Lorenz, destacando la versatilidad de las PINNs, que combinan principios físicos con técnicas de aprendizaje automático para modelar fenómenos complejos.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado