Solução da equação de Schrödinger unidimensional independente do tempo por redes neurais
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/67828 |
Resumo: | In this work, we present the time-independent solution for the one-dimensional Schrödinger equation, both through computational numerical methods and through the use of machine learning algorithms, in which the technique used was the resolution by neural networks. Throughout the procedure, the hyper-parameter test took place to build a more efficient neural network, in which it was used to solve this equation given a new potential, since its training set were potentials generated randomly along with their respective wavefunctions. In addition, there was a comparison between the numerical solution and the solution by neural networks for the known potentials of quantum mechanics, the infinite square well and the simple harmonic oscillator. |
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Solução da equação de Schrödinger unidimensional independente do tempo por redes neuraisAprendizado do computadorRedes neurais (Computação)Mecânica quânticaEquação de SchrödingerIn this work, we present the time-independent solution for the one-dimensional Schrödinger equation, both through computational numerical methods and through the use of machine learning algorithms, in which the technique used was the resolution by neural networks. Throughout the procedure, the hyper-parameter test took place to build a more efficient neural network, in which it was used to solve this equation given a new potential, since its training set were potentials generated randomly along with their respective wavefunctions. In addition, there was a comparison between the numerical solution and the solution by neural networks for the known potentials of quantum mechanics, the infinite square well and the simple harmonic oscillator.Neste trabalho, apresenta-se a solução independente do tempo para equação de Schrödinger unidimensional, tanto por intermédio de métodos numéricos computacionais, quanto pelo uso de algoritmos de aprendizado de máquina, no qual a técnica utilizada foi a resolução por redes neurais. Ao longo do procedimento, ocorreu o teste de hiper-parâmetros para a construção de uma rede neural mais eficiente, na qual foi utilizada para solucionar essa equação dado um potencial novo, visto que seu conjunto de treino foram potenciais gerados aleatoriamente junto à suas respectivas funções de onda. Além disso, houve a comparação entre a solução numérica e a solução por redes neurais para os potenciais mais conhecidos da mecânica quântica, o poço quadrado infinito e o oscilador harmônico simples.Sousa, Jeanlex Soares deCosta, Thiago Luiz Alves2022-08-24T11:42:01Z2022-08-24T11:42:01Z2022info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfCOSTA, T. L. A. Solução da equação de Schrödinger unidimensional independente do tempo por redes neurais. 2022. 57 f. Monografia (Bacharelado em Física) – Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2022.http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/67828porreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-08-24T11:42:01Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/67828Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-09-11T18:29:07.830882Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false |
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In this work, we present the time-independent solution for the one-dimensional Schrödinger equation, both through computational numerical methods and through the use of machine learning algorithms, in which the technique used was the resolution by neural networks. Throughout the procedure, the hyper-parameter test took place to build a more efficient neural network, in which it was used to solve this equation given a new potential, since its training set were potentials generated randomly along with their respective wavefunctions. In addition, there was a comparison between the numerical solution and the solution by neural networks for the known potentials of quantum mechanics, the infinite square well and the simple harmonic oscillator. |
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