Scientific machine learning en Julia: Resolviendo el operador de Laplace para flujo potencial
Durante los últimos años se han establecido diferentes técnicas computacionales y métodos numéricos con el objetivo de resolver problemas científicos complejos. Entre las diferentes técnicas computacionales se destaca el aprendizaje de máquina, o ML (Machine Learning, en inglés). Entre estas técnica...
- Autores:
-
Beltrán Hernández, Rafael José
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/59335
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/59335
- Palabra clave:
- Machine Learning
Julia (Lenguaje de programación)
Redes neuronales
Flujo potencial
Ingeniería
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- openAccess
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Durante los últimos años se han establecido diferentes técnicas computacionales y métodos numéricos con el objetivo de resolver problemas científicos complejos. Entre las diferentes técnicas computacionales se destaca el aprendizaje de máquina, o ML (Machine Learning, en inglés). Entre estas técnicas de inteligencia artificial se destaca el método de las PIINs (del inglés, Physics informed Neural Networks), el cual se basa en el uso de redes neuronales para solucionar problemas de física, actualmente se han realizado importantes avances en el tema usando la librería TensorFLow del lenguaje de programación Python. El objetivo de este documento es detallar tanto la metodología como los resultados obtenidos de la solución de la ecuación de Laplace para flujo potencial mediante el uso de redes neuronales. Este método fue utilizado con las herramientas open source del lenguaje de programación con Julia. |
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Entre estas técnicas de inteligencia artificial se destaca el método de las PIINs (del inglés, Physics informed Neural Networks), el cual se basa en el uso de redes neuronales para solucionar problemas de física, actualmente se han realizado importantes avances en el tema usando la librería TensorFLow del lenguaje de programación Python. El objetivo de este documento es detallar tanto la metodología como los resultados obtenidos de la solución de la ecuación de Laplace para flujo potencial mediante el uso de redes neuronales. Este método fue utilizado con las herramientas open source del lenguaje de programación con Julia.Ingeniero MecánicoPregradoMecánica Computacional - Conversion de Energía13 paginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería MecánicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería MecánicaScientific machine learning en Julia: Resolviendo el operador de Laplace para flujo potencialTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMachine LearningJulia (Lenguaje de programación)Redes neuronalesFlujo potencialIngeniería[1] M. Raissi, P. Perdikaris and G. Karniadakis, "Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations", Journal of Computational Physics, vol. 378, pp. 686-707, 2019. Available: https://arxiv.org/abs/1711.10561.[2] J. Anderson, Fundamentals of aerodynamics.[3]I. Education, ¿What are Neural Networks?, Ibm.com, 2021. [Online]. Available: https://www.ibm.com/cloud/learn/neural- networks. [Accessed: 16- Nov- 2021].[4] "NACA 4 digit Airfoil database search", Airfoiltools.com, 2021. [Online]. Available: http://airfoiltools.com/search/index?m%5B [Accessed: 16- Nov- 2021].201712170Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=6mPjKkQAAAAJvirtual::11250-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000215880virtual::11250-1dfb722df-f96b-4bfa-bfd9-49a4fc1b6a32virtual::11250-1dfb722df-f96b-4bfa-bfd9-49a4fc1b6a32virtual::11250-1CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81025https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/2f673e4c-7706-4276-8fc1-d7abde3e4562/download84a900c9dd4b2a10095a94649e1ce116MD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81810https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/81b48b54-ca51-4f77-a694-9943d472bb36/download5aa5c691a1ffe97abd12c2966efcb8d6MD54ORIGINALProyecto_de_Grado.pdfProyecto_de_Grado.pdfMain articleapplication/pdf894873https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/675ea12c-f7a1-4807-9645-0320db701bc0/download101e027bdf4129eff9a4887bda746e65MD53093f8a4d-ddc8-4528-9179-b78a09426111.pdf093f8a4d-ddc8-4528-9179-b78a09426111.pdfHIDEapplication/pdf218919https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/7e27dfcf-001b-4ee5-87c9-6328e1445946/downloadbab2568dd0796f6f8137f7c84ac4b7e3MD56TEXTProyecto_de_Grado.pdf.txtProyecto_de_Grado.pdf.txtExtracted texttext/plain31817https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/78724cb5-3478-4825-8187-9f5872fa4421/downloadc17c9a2073a3343f33ad05622884fc07MD57093f8a4d-ddc8-4528-9179-b78a09426111.pdf.txt093f8a4d-ddc8-4528-9179-b78a09426111.pdf.txtExtracted texttext/plain1163https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/8b39ef00-f4cc-4f45-8419-620f12ec640f/download4491fe1afb58beaaef41a73cf7ff2e27MD59THUMBNAILProyecto_de_Grado.pdf.jpgProyecto_de_Grado.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg19622https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/e35f5171-cf5f-4ad1-a14b-2a03251414d3/downloadab984f6343347ba117dd7b2ab31acc37MD58093f8a4d-ddc8-4528-9179-b78a09426111.pdf.jpg093f8a4d-ddc8-4528-9179-b78a09426111.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg16603https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/e8e1a7b9-76c3-479f-bb54-77e931745521/downloadc887c6583345b402f1d74828584cd043MD5101992/59335oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/593352024-03-13 14:23:15.463http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.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 |