000097868 001__ 97868 000097868 005__ 20210118122858.0 000097868 037__ $$aTAZ-TFG-2020-3651 000097868 041__ $$aspa 000097868 1001_ $$aPérez Martínez, Hugo 000097868 24200 $$aArtificial Intelligence applied to phase transitions 000097868 24500 $$aInteligencia Artificial aplicada a transiciones de fase 000097868 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2020 000097868 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000097868 520__ $$aEn este trabajo se han aplicado diversas redes neuronales, fully connected y convolucionales, al estudio de la transición de fase en el modelo de Ising bidimensional. Concretamente, se han construido redes capaces de discernir entre configuraciones ordenadas y desordenadas, y redes capaces de predecir observables como la longitud de correlación. Se han estudiado también las principales diferencias entre ambos tipos de redes neuronales, y las propiedades del modelo de Ising en las que basan sus predicciones.<br /><br /> 000097868 521__ $$aGraduado en Física 000097868 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000097868 700__ $$aMartín Moreno, Luis$$edir. 000097868 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bFísica de la Materia Condensada$$cFísica de la Materia Condensada 000097868 8560_ $$f738466@unizar.es 000097868 8564_ $$s1063059$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/97868/files/TAZ-TFG-2020-3651.pdf$$yMemoria (spa) 000097868 8564_ $$s526551$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/97868/files/TAZ-TFG-2020-3651_ANE.pdf$$yAnexos (spa) 000097868 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:97868$$pdriver$$ptrabajos-fin-grado 000097868 950__ $$a 000097868 951__ $$adeposita:2021-01-18 000097868 980__ $$aTAZ$$bTFG$$cCIEN 000097868 999__ $$a20200911183631.CREATION_DATE