Нейросетевой анализ фазовых переходов в классических моделях с геометрической фрустрацией. Генерация обучающих выборок

ФИО студента: Горбунова Валентина Николаевна

Руководитель: Буровский Евгений Андреевич

Кампус/факультет: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Программа: Прикладная математика (Бакалавриат)

Оценка: 8

Год защиты: 2021

В данной работе описывается разработка Монте-Карло симуляции классической модели Изинга с геометрическими фрустрациями. Работа является первой из двух частей более крупной задачи, в которой исследуется способность моделей машинного обучения, основанных на нейронных сетях, классифицировать фазы и распознавать критическое поведение в моделях одного класса универсальности — в моделях с фрустрациями. Полученная симуляция используется для генерации обучающих выборок для нейронной сети. Для симуляции модели реализован алгоритм Метрополиса.

Текст работы (работа добавлена 27 мая 2021 г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ