http://repositorio.unb.br/handle/10482/45260| Fichier | Description | Taille | Format | |
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| 2022_MatheusdeOliveiraBispo.pdf | 1,23 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
| Titre: | Aprendizado de máquina aplicado a superfícies de energia potencial para interações entre peróxido de hidrogênio e gases nobres |
| Auteur(s): | Bispo, Matheus de Oliveira |
| metadata.dc.contributor.email: | matheus.physis@gmail.com |
| Orientador(es):: | Silva Filho, Demétrio Antônio da |
| Assunto:: | Aprendizado de máquina Funções de Kernel Superfície de energia potencial |
| Date de publication: | 5-déc-2022 |
| Data de defesa:: | 12-sep-2022 |
| Référence bibliographique: | BISPO, Matheus de Oliveira. Aprendizado de máquina aplicado a superfícies de energia potencial para interações entre peróxido de hidrogênio e gases nobres. 2022. 73 f., il. Dissertação (Mestrado em Física) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022. |
| Résumé: | O aprendizado de máquina (ML) se tornou uma ferramenta computacional importante no estudo de sistemas físicos, proporcionando avanços importantes no estudo e na descrição de superfícies de energia potencial (SEPs). No entanto, pouco se investigou sobre o comportamento destes algoritmos em sistemas fracamente ligados, tais como moléculas presentes na atmosfera terrestre e no meio interestelar. O presente estudo visa analisar o desempenho dos métodos de kernel - um tipo de algoritmo de ML - na descrição das SEPs do sistema H2O2 − Kr por meio de um estudo topográfico desta. Analisaremos também as curvas de aprendizado e as capacidades preditivas desse modelo no que tange à interpolação de pontos na superfície. |
| Abstract: | Machine learning (ML) has become an important computational tool in the study of physical systems, providing important advancements in the study and description of potential energy surfaces (PESs). However, little has been investigated about the behavior of these algorithms in weakly bound systems, such as molecules present in the terrestrial atmosphere and in the interstellar medium. The present study aims to analyze the performance of kernel methods - a type of ML algorithm - in the description of the SEPs of the H2O2 − Kr system through a topographic study of it. We will also analyze the learning curves and predictive capabilities of this model in terms of interpolating points on the surface. |
| Résumé: | L’apprentissage automatique (ML, d’anglais Machine Learning) est devenu un outil de calcul important dans l’étude des systèmes physiques, fournissant des avancées importantes dans l’étude et la description des surfaces d’énergie potentielle (SEP). Cependant, il y a peu d’études ont été menées sur le comportement de ces algorithmes dans des systèmes faiblement liés, comme les molécules présentes dans l’atmosphère terrestre et dans le milieu interstellaire. La présente étude vise à analyser les performances des méthodes de kernel - un type d’algorithme ML - dans la description des SEP du système H2O2 − Kr à travers une étude topographique de celui-ci. Nous analyserons également les courbes d’apprentissage et les capacités prédictives de ce modèle en termes d’interpolation de points sur la surface. |
| metadata.dc.description.unidade: | Instituto de Física (IF) |
| Description: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Física, Programa de Pós-Graduação em Física, 2022. |
| metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Física |
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| Agência financiadora: | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). |
| Collection(s) : | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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