Banca de QUALIFICAÇÃO: DANYELLA OLIVEIRA DE CARVALHO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DANYELLA OLIVEIRA DE CARVALHO
DATA: 06/09/2021
HORA: 10:00
LOCAL: Plataforma Google Meet
TÍTULO: “Uma Abordagem de Técnicas de Machine Learning Não-Supervisionadas para Transições de Fase Clássicas”
PALAVRAS-CHAVES: Machine Learning, Transições de Fase, Modelo de Potts
PÁGINAS: 12
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Física
RESUMO:

Recentemente, os métodos de Machine Learning têm sido amplamente
utilizados na análise das respostas de grandezas físicas dos mais variados
tipos de sistemas – tanto em simulações numéricas como em experimentos –,
como ferramenta auxiliar ou complementar aos métodos usuais de análise.
Porém, ainda não é inteiramente compreendido o grau de efetividade de tais
métodos, e sobre quais situações são mais úteis. Portanto, este trabalho
contribui para essa discussão por utilizar métodos de Machine Learning não-
supervisionados para investigar propriedades de Hamiltonianas clássicas que
exibem transições de fase de primeira e segunda ordem. A saber, examinamos
o modelo de Potts q-estados. Além de ser um toy model para sistemas de spin,
este modelo é também vastamente utilizado em Mecânica Estatística e
Sistemas Complexos para, dentre outras aplicações, investigar propriedades
de modelos sociais e difusivos.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 423297 - JOSE PIMENTEL DE LIMA
Interno - 2643659 - IRISMAR GONCALVES DA PAZ
Interno - 1446938 - FRANCISCO WELINGTON DE SOUSA LIMA
Interno - 1548848 - EDUARDO COSTA GIRAO
Externo ao Programa - 010.453.033-21 - NATANAEL DE CARVALHO COSTA - UFRJ