| Revista: | Programación matemática y software |
| Base de datos: | |
| Número de sistema: | 000573292 |
| ISSN: | 2007-3283 |
| Autores: | Medina-Ángel, Gustavo1 Burlak, Gennadiy2 |
| Instituciones: | 1Facultad de Contaduría, Administración e Informática, Universidad Autónoma del Estado Morelos, Av. Universidad 1001, Col. Chamilpa, Cuernavaca, Morelos, C.P. 62210, México, 2Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas, Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Avenida Universidad 1001, Colonia Chamilpa, Cuernavaca, Morelos, México, C.P. 62209, |
| Año: | 2022 |
| Volumen: | 14 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 1-9 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | We construct an neural network (NN) that simulates the percolation effect for the case of 2D systems using a supervised neural network. We created a database (DB) where we assigned the values of the pores with random radius that make up the two-dimensional system to train our network, once trained the NN was able to detect whether or not there was a phase transition in 2D systems with which our network was tested. We performed several tests introducing noise at the pore radii in the test systems and obtained good prediction results when the noise was small, whereas for noises greater than 0.3 the prediction accuracy tended to decrease. |
| Resumen en español | Construimos una red neuronal (RN) que simula el efecto de percolación para el caso de sistemas 2D utilizando una red neuronal supervisada. Creamos una base de datos (DB) donde asignamos los valores de los poros con radio aleatorio que componen el sistema bidimensional para entrenar nuestra red, una vez entrenada, la RN fue capaz de detectar si había o no una transición de fase en sistemas 2D con las que se probó nuestra red. Realizamos varias pruebas introduciendo ruido en los radios de los poros en los sistemas de prueba y obtuvimos buenos resultados de predicción cuando el ruido era pequeño, mientras que para ruidos superiores a 0.3 la precisión de predicción tendía a disminuir. |
| Palabras clave: | RN, Transición de fase, bidimensional, percolación |
| Keyword: | NN, phase transition, two-dimensional, percolation |
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