dc.contributor |
Cerdà Pino, Joan Josep
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dc.contributor.author |
Prieto Yagi, Leonardo
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dc.date |
2019 |
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dc.date.accessioned |
2020-02-27T13:11:07Z |
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dc.date.available |
2020-02-27T13:11:07Z |
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dc.date.issued |
2020-02-27 |
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dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/11201/150957 |
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dc.description.abstract |
[spa] En este trabajo se explora la aplicaci on de las t ecnicas modernas de aprendizaje
autom atico (Machine Learning) en el ambito de las simulaciones f sicas
de
uidos. Se escoge como modelo de simulaci on el denominado Smoothed-
particle hydrodynamics (SPH), m etodo Lagrangiano aplicado con exito en
varios campos de la f sica. Se busca disminuir el tiempo de c alculo total
usando redes neuronales arti ciales, mediante reemplazo de las partes que
imponen m as carga, vigilando al mismo tiempo el error que se introduce. Se
concluye que los errores num ericos son aceptables pero su uso no es capaz
de acelerar los c alculos. |
ca |
dc.format |
application/pdf |
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dc.language.iso |
spa |
ca |
dc.publisher |
Universitat de les Illes Balears |
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dc.rights |
all rights reserved |
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dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
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dc.subject |
53 - Física |
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dc.subject.other |
Hidrodinàmica computacional |
ca |
dc.subject.other |
Smoothed particle hydrodynamics |
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dc.subject.other |
Deep learning |
ca |
dc.title |
Estudi sobre la millora dels algoritmes pel càlcul d'interaccions hidrodinàmiques mitjançant tècniques d'aprenentatge automàtic (Machine Learning) |
ca |
dc.type |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
ca |
dc.type |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
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