Implementación computacional de la red de Hopfield y la máquina de Boltzmann: Explorando las contribuciones de Hopfield y Hinton al aprendizaje automático
Este proyecto tiene como objetivo que el estudiante desarrolle e implemente computacionalmente los modelos propuestos por John Hopfield y Geoffrey Hinton, por los cuales fueron galardonados con el premio Nobel de física 2024, profundizando en cómo estos utilizan principios físicos para resolver problemas de aprendizaje automático. El estudiante abordará alguno de los siguientes temas: Red […]
La flecha del tiempo en termodinámica estocástica y aprendizaje automático
La segunda ley de la termodinámica impone una dirección en el tiempo a los procesos físicos irreversibles. Sin embargo, para sistemas mesoscópicos en que las fluctuaciones térmicas son grandes, esa dirección de la flecha del tiempo puede no ser obvia para realizaciones individuales de un proceso estocástico. Recientemente se ha propuesto usar técnicas de aprendizaje […]
Solución exacta del modelo de Ising en dos dimensiones
Este proyecto tiene como objetivo estudiar y comprender la solución exacta del modelo de Ising en dos dimensiones (2D), desarrollada por Lars Onsager [1]. El modelo de Ising es un modelo fundamental en la física estadística que describe la interacción entre espines en una red. La solución exacta de Onsager proporciona información crucial sobre propiedades […]
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