dc.contributor.advisor | Fernández Martínez, Juan Luis | |
dc.contributor.advisor | García Suárez, Víctor Manuel | |
dc.contributor.author | Folgueiras González, Olaya | |
dc.date.accessioned | 2024-08-29T10:41:42Z | |
dc.date.available | 2024-08-29T10:41:42Z | |
dc.date.issued | 2024-07-22 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10651/74527 | |
dc.description.abstract | El conocimiento de la estructura electrónica es fundamental para determinar el tipo de material y las propiedades que tiene (conducción eléctrica y térmica, magnetismo, propiedades ópticas). Los cálculos de estructura electrónica son en estos momentos unos de los más populares dentro del campo de la física y están dando lugar a multitud de trabajos de alto impacto. Estos cálculos tienen, sin embargo, el problema de que son bastante costosos de realizar y requieren altas capacidades de computación. Este problema se podría solucionar con el uso de técnicas de machine learning, que permitirían llevar a cabo cálculos mucho más rápidos, a la par que precisos, y abrirían la puerta al diseño de nuevos materiales. El TFG se centraría por tanto en la aplicación de técnicas de machine learning para predecir propiedades de estructura electrónica. | spa |
dc.format.extent | 76 p. | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.relation.ispartofseries | Grado en Física | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.title | Cálculos de estructura electrónica con técnicas de machine learning | spa |
dc.type | bachelor thesis | spa |
dc.rights.accessRights | open access | |