--- title: "Assignments from coarse-grained systems using machine learning • CBPF Index" description: "O CBPF INDEX é o sistema de acompanhamento da produção científica e tecnológica do CBPF. Nele é possível obter a lista de publicações de artigos, livros, relatórios técnicos, etc de toda a comunidade do CBPF." canonical_url: "https://index.cbpf.br/publicacoes/6ad2a767639f62b11adbd5bd" locale: pt meta: "og:description": "O CBPF INDEX é o sistema de acompanhamento da produção científica e tecnológica do CBPF. Nele é possível obter a lista de publicações de artigos, livros, relatórios técnicos, etc de toda a comunidade do CBPF." "og:image": "https://index.cbpf.br/_og/d/c_Item%2Ctitulo_Assignments%2Bfrom%2Bcoarse-grained%2Bsystems%2Busing%2Bmachine%2Blearning%2Ctipo_~RGlzc2VydGHDp8OjbyBkZSBtZXN0cmFkbw%2Ccor_~IzdhM2E5OQ%2Cautores_~TydOZWlsbCwgTi4gTS4%2Cdetalhe_~MDUvMDQvMjAyMQ%2Csecao_~UHVibGljYcOnw7Vlcw%2Cp_Ii9wdWJsaWNhY29lcy82YWQyYTc2NzYzOWY2MmIxMWFkYmQ1YmQi%2Cs_w9TauC5IHhALRTyf.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_~RGlzc2VydGHDp8OjbyBkZSBtZXN0cmFkbw%2Ccor_~IzdhM2E5OQ%2Cautores_~TydOZWlsbCwgTi4gTS4%2Cdetalhe_~MDUvMDQvMjAyMQ%2Csecao_~UHVibGljYcOnw7Vlcw%2Cp_Ii9wdWJsaWNhY29lcy82YWQyYTc2NzYzOWY2MmIxMWFkYmQ1YmQi%2Cs_w9TauC5IHhALRTyf.png" --- > Index of every page on this site: [llms.txt](https://index.cbpf.br/llms.txt) **Dissertação de mestrado****Defendida** # **Assignments from coarse-grained systems using machine learning** **O'Neill, N. M.** 05/04/2021 [**Baixar PDF **1,5 MB](https://index.cbpf.br/files/publicacao/6ad2a767639f62b11adbd5bd/pdf) [**Contatar responsável**](mailto:denise@cbpf.br?subject=Assignments%20from%20coarse-grained%20systems%20using%20machine%20learning) ## **Resumo** 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. ## **Dados da publicação**
Autores
O'Neill, N. M.
Tipo
Dissertação de mestrado
Status
Defendida
Data de publicação
05/04/2021
Instituição
CBPF
Data de defesa
05/04/2021
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