• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Нейросетевой анализ фазовых переходов в классических моделях с геометрической фрустрацией. Анализ обобщающей способности и надежности предсказаний

ФИО студента: Билева Анна Андреевна

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 нашей работе мы изучаем способность нейронных сетей обобщать информацию, получаемую из обучающих данных, и пробуем выяснить, понимают ли они физический смысл модели, на конфигурациях которой обучаются. Мы предлагаем новый алгоритм определения критической температуры двумерной модели Изинга с помощью нейронной сети, а также исследуем, можно ли применить нейронную сеть, обученную на конфигурациях модели Изинга без геометрических фрустраций, к фрустрированным конфигурациям. Мы также пробуем разобраться, как сеть делает предсказания.

Текст работы (работа добавлена 30 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