Geri Dön

Determination of the magnetic properties by artificial neural networks and deep learning

Manyetik özelliklerin yapay sinir ağları ve derin öğrenme ile belirlenmesi

  1. Tez No: 901753
  2. Yazar: SEVDA SALTIK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÜMİT AKINCI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Bu çalışmada, manyetizmanın en temel modeli olan Ising modelini kullanarak, yapay sinir ağı olarak Kısıtlı Boltzmann makinelerinin öğrenme özelliklerini inceledik. Kısıtlı Boltzmann makineleri, Ising modeli ve Monte Carlo simülasyonlarının kısa tanıtımından sonra Metropolis Monte Carlo simülasyonu ile oluşturulan Ising modelinin mikro konfigürasyonlarının olasılık dağılımını öğrenebilen Kısıtlı Boltzmann makinesinin Fortran90 kodunu oluşturuyoruz. Öğrenme performansının Kısıtlı Boltzmann makinesinin parametrelerine bağımlılığı belirlenir. Kısıtlı Boltzmann makinelerinin, bağ seyrelmesi veya rastgele alan dağılımları gibi manyetik kusurları içeren Ising modeli gibi daha karmaşık problemler için kullanılabileceği sonucuna varılmış ve bağ seyrelmesi problemi üzerinde uygulama yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this work, we studied the learning properties of the Restricted Boltzmann machines as an artificial neural network, of the Ising model, which is the most basic model of magnetism. After the brief introduction of the Restricted Boltzmann machines, Ising model, and Monte Carlo simulations we construct Fortran90 code of the Restricted Boltzmann machine that can learn the probability distribution of the micro configurations of the Ising model created by Metropolis Monte Carlo simulation. The dependence of the learning performance on the parameters of the Restricted Boltzmann machine is determined. It is concluded that the Restricted Boltzmann machines can be used for more complicated problems like the Ising model, which includes magnetic defects like bond-dilution or random field distributions, and an application was made on the bond-dilution problem.

Benzer Tezler

  1. Tek A'lı çekirdeklerin taban-durum manyetik momentlerinin sinirsel-bulanık sistemiyle belirlenmesi

    Determination of the ground-state magnetic moments of odd mass nuclei using neuro-fuzzy system

    BÜRUCE ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN YAKUT

  2. Sürekli mıknatıslar ve mıknatıslayıcılar

    Başlık çevirisi yok

    BORA NALBANTOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. İLHAMİ ÇETİN

  3. Geotechnical risk assessment for buildings adjacent to deep excavations

    Derin kazılara komşu yapılar için geoteknik risk analizleri

    ZEYNEP ASLAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DERİN URAL

  4. Nükleotid saflaştırılması için baskılanmış manyetik poli(hidroksietil metakrilat) (mphema) nanoküreler

    Imprinted magnetic poly(hydroxyethyl methacrylate) (mphema) nanospheres for nucleotide purification

    EMİNE ÖNGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BiyokimyaHacettepe Üniversitesi

    Nanoteknoloji ve Nanotıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDAN YAVUZ ALAGÖZ

  5. Metro istasyonlarında yolcu sirkülasyonunun değerlendirilmesi için bir uzman sistem önerisi

    An expert system proposal for the evaluation of pedestrian circulation at underground stations

    A.GÜLAY PEKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ