Solução da equação de Schrodinger pelo método variacional com redes neurais artificiais
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/70239 |
Resumo: | This work aims to solve the time-independent Schrodinger equation through the variational method, which consists of using the expected value of the Hamiltonian operator as a functional of the system's wave functions, minimizing this functional to find the eigenfunctions. At this point we introduce multilayer perceptron artificial neural networks, which can be used to approximate a real function of several variables, this result is guaranteed by the universal approximation theorem. We use the neural networks in the functional of the expected value of H, and minimize this functional in relation to the neural network parameters, thus obtaining an approximation for each of the eigenfunctions of the system. We employ this method in one-dimensional quantum systems, the harmonic oscillator and the square well, we find the first three eigenfunctions of these systems and also their first three eigenergies. We used the Python programming language and its libraries to computationally implement the method and perform the minimization. The results found were very positive and show that the method is efficient in solving one-dimensional systems. |
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Solução da equação de Schrodinger pelo método variacional com redes neurais artificiaisSchrodinger, Equação deRedes neurais (Computação)This work aims to solve the time-independent Schrodinger equation through the variational method, which consists of using the expected value of the Hamiltonian operator as a functional of the system's wave functions, minimizing this functional to find the eigenfunctions. At this point we introduce multilayer perceptron artificial neural networks, which can be used to approximate a real function of several variables, this result is guaranteed by the universal approximation theorem. We use the neural networks in the functional of the expected value of H, and minimize this functional in relation to the neural network parameters, thus obtaining an approximation for each of the eigenfunctions of the system. We employ this method in one-dimensional quantum systems, the harmonic oscillator and the square well, we find the first three eigenfunctions of these systems and also their first three eigenergies. We used the Python programming language and its libraries to computationally implement the method and perform the minimization. The results found were very positive and show that the method is efficient in solving one-dimensional systems.O presente trabalho tem por objetivo solucionar a equação de Schrodinger independente do tempo através do método variacional, que consiste em utilizar o valor esperado do operador hamiltoniano como um funcional das funções de onda do sistema, minimizando este funcional encontramos as auto-funções. Nesse ponto introduzimos as redes neurais artificiais perceptron multicamada, que podem ser usadas para aproximar uma função real de varias variáveis, este resultado é garantido pelo teorema da aproximação universal. Usamos as redes neurais no funcional do valor esperado de H, e minimizamos este funcional em relação aos parâmetros da rede neural, assim obtendo uma aproximação para cada uma das auto-funções do sistema. Empregamos esse método em sistemas quânticos unidimensionais, o oscilador harmônico e o poço quadrado, encontramos as três primeiras auto-funções destes sistemas e também as suas três primeiras auto- energias. Utilizamos a linguagem de programação Python e suas bibliotecas para implementar computacionalmente o método, e realizar a minimização. Os resultados encontrados foram muito positivos e mostram que o método possui eficiência em solucionar sistemas unidimensionais.Sousa, Jeanlex Soares deTavares, João Victor da Silva2023-01-24T19:21:35Z2023-01-24T19:21:35Z2022info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfTAVARES, J. V. S. Solução da equação de Schrodinger pelo método variacional com redes neurais artificiais. 2022. 48 f. Monografia (Bacharelado em Física) – Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2022.http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/70239porreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-01-24T19:22:52Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/70239Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-09-11T18:53:46.680868Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false |
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This work aims to solve the time-independent Schrodinger equation through the variational method, which consists of using the expected value of the Hamiltonian operator as a functional of the system's wave functions, minimizing this functional to find the eigenfunctions. At this point we introduce multilayer perceptron artificial neural networks, which can be used to approximate a real function of several variables, this result is guaranteed by the universal approximation theorem. We use the neural networks in the functional of the expected value of H, and minimize this functional in relation to the neural network parameters, thus obtaining an approximation for each of the eigenfunctions of the system. We employ this method in one-dimensional quantum systems, the harmonic oscillator and the square well, we find the first three eigenfunctions of these systems and also their first three eigenergies. We used the Python programming language and its libraries to computationally implement the method and perform the minimization. The results found were very positive and show that the method is efficient in solving one-dimensional systems. |
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