prikaz prve stranice dokumenta Strojno učenje potencijala za CsPbBr_xI_(3-x)
  Preuzmi
PDF 3.22 MB
diplomski rad
Strojno učenje potencijala za CsPbBr_xI_(3-x)
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2023. urn:nbn:hr:217:172931
Šopar, Šimun
Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Fizički odsjek

Institucijski repozitorij: Repozitorij Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Citirajte ovaj rad

Šopar, Š. (2023). Strojno učenje potencijala za CsPbBr_xI_(3-x) (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:172931

Šopar, Šimun. "Strojno učenje potencijala za CsPbBr_xI_(3-x)." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:172931

Šopar, Šimun. "Strojno učenje potencijala za CsPbBr_xI_(3-x)." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:172931

Šopar, Š. (2023). 'Strojno učenje potencijala za CsPbBr_xI_(3-x)', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 27.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:172931

Šopar Š. Strojno učenje potencijala za CsPbBr_xI_(3-x) [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2023 [pristupljeno 27.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:172931

Š. Šopar, "Strojno učenje potencijala za CsPbBr_xI_(3-x)", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:172931

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:172931
Podaci o radu
NaslovStrojno učenje potencijala za CsPbBr_xI_(3-x)
Naslov (engleski)Machine learning of potential for CsPbBr_xI_(3-x)
AutorŠimun Šopar
MentorIvor Lončarić (mentor)
MentorNikola Poljak (komentor)
Član povjerenstvaNikola Poljak (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIvor Lončarić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDanko Radić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDamir Pajić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDenis Sunko (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Fizički odsjek)
Zagreb
Datum i država obrane2023-07-13, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Fizika
Sažetak
U ovom radu proučavana je uporaba modela dubokog učenja za konstrukciju međuatomskog potencijala CsPb(BrxI1−x)3 kako bi se izbjegla uporaba numerički zahtjevnih kvantnomehaničkih izračuna. U tu svrhu korišten je model Allegro specijaliziran za rad s kristalima. Allegro je neuronska mreža zasnovana na mehanizmu slanja poruka koja čuva simetrije kristala. U sklopu rada detaljno je opisan rad Allegro modela. Ispitano je prijenosno učenje kao način učenja modela korištenjem manjeg broja kvantnomehanički izračunatih podataka za učenje. U tu svrhu generirani su novi podatci uporabom klasičnog Coulomb-Buckinghamovog potencijala i aktivacijsko-relaksacijske tehnike koji će se koristiti za treniranje početne mreže za prijenosno učenje. Zatim je uspoređen rad mreže naučene normalnim putem i učene s pomoću prijenosa za različite veličine uzoraka za treniranje.
Ključne riječi
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:217:172931
ProjektŠifra: UIP-2020-02-5675
Naziv: Povećanje prostorne i vremenske skale modeliranja materijala iz prvih principa pomoću strojnog učenja
Naziv: Extending length and time scales of first principles material modelling via machine learning
Kratica: ExtMatModelML
Voditelj: Ivor Lončarić
Pravna nadležnost: Hrvatska
Financijer: HRZZ
Linija financiranja: UIP
Studijski programNaziv: Fizika; smjerovi: Istraživački
Smjer: Istraživački
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: integrirani prijediplomski i diplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni magistar fizike (univ. mag. phys.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Datum isteka embarga: 2024-07-13
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-02-15 14:39:22