--- title: "Assignments from coarse-grained systems using machine learning • CBPF Index" description: "CBPF INDEX es el sistema de seguimiento de la producción científica y tecnológica del CBPF. En él se puede obtener la lista de publicaciones de artículos, libros, informes técnicos, etc. de toda la comunidad del CBPF." canonical_url: "https://index.cbpf.br/es/publicacoes/6ad2a767639f62b11adbd5bd" locale: es meta: "og:description": "CBPF INDEX es el sistema de seguimiento de la producción científica y tecnológica del CBPF. En él se puede obtener la lista de publicaciones de artículos, libros, informes técnicos, etc. de toda la comunidad del CBPF." "og:image": "https://index.cbpf.br/_og/d/c_Item%2Ctitulo_Assignments%2Bfrom%2Bcoarse-grained%2Bsystems%2Busing%2Bmachine%2Blearning%2Ctipo_~VGVzaXMgZGUgbWFlc3Ryw61h%2Ccor_~IzdhM2E5OQ%2Cautores_~TydOZWlsbCwgTi4gTS4%2Cdetalhe_~MDUvMDQvMjAyMQ%2Csecao_Publicaciones%2Cp_Ii9lcy9wdWJsaWNhY29lcy82YWQyYTc2NzYzOWY2MmIxMWFkYmQ1YmQi%2Cs_vklXeAxfnWO94KwJ.png" "og:image:height": "600" "og:image:type": image/png "og:image:width": "1200" "og:title": "Assignments from coarse-grained systems using machine learning • CBPF Index" "twitter:image": "https://index.cbpf.br/_og/d/c_Item%2Ctitulo_Assignments%2Bfrom%2Bcoarse-grained%2Bsystems%2Busing%2Bmachine%2Blearning%2Ctipo_~VGVzaXMgZGUgbWFlc3Ryw61h%2Ccor_~IzdhM2E5OQ%2Cautores_~TydOZWlsbCwgTi4gTS4%2Cdetalhe_~MDUvMDQvMjAyMQ%2Csecao_Publicaciones%2Cp_Ii9lcy9wdWJsaWNhY29lcy82YWQyYTc2NzYzOWY2MmIxMWFkYmQ1YmQi%2Cs_vklXeAxfnWO94KwJ.png" --- > Index of every page on this site: [llms.txt](https://index.cbpf.br/llms.txt) **Tesis de maestría****Defendida** # **Assignments from coarse-grained systems using machine learning** **O'Neill, N. M.** 05/04/2021 [**Descargar PDF **1,5 MB](https://index.cbpf.br/files/publicacao/6ad2a767639f62b11adbd5bd/pdf) [**Contactar al responsable**](mailto:denise@cbpf.br?subject=Assignments%20from%20coarse-grained%20systems%20using%20machine%20learning) ## **Resumen** O objetivo deste projeto foi utilizar técnicas computacionais para aproximar o melhor estado microscópico a ser designado para um sistema dada uma descrição macroscópica deste, a partir de resultados de pesquisa recentes sobre o assunto de mapeamento quântico da escala macro para a micro. Três métodos são apresentados neste trabalho. Primeiro, um método de amostragem por rejeição, em que os microestados quânticos são amostrados uniformemente, um mapa de coarse-graining é aplicado neles e, então, os estados são submetidos a condições de valor limiar para construir um conjunto que aproxima o ensemble de todos os microestados que satisfazem as condições macroscópicas. Em segundo lugar, um método de amostragem e partição, onde a imagem do mapa de coarsegraining é dividido em células. Essa divisão, feita com o algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado k-means++, é utilizada então para classificar os microestados com base na posição dos estados efetivos correspondentes no espaço determinado pela imagem do mapa. A abordagem cria células menores em lugares onde a concentração de dados é alta, consequentemente permitindo que os assignments associados a macroestados mais prováveis sejam calculados com precisão maior. Finalmente, o leitor ou leitora é apresentado(a) a perspectivas para um método inspirado em variational autoencoders para aprender como amostrar diretamente de microestados que satisfaçam as condições macroscópicas. ## **Datos de la publicación**
Autores
O'Neill, N. M.
Tipo
Tesis de maestría
Estado
Defendida
Fecha de publicación
05/04/2021
Institución
CBPF
Fecha de defensa
05/04/2021
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