Original title: Strojové učení pro rozpoznávání jednoduchých fyzikálních systémů
Translated title: Machine learning for recognition of simple physical systems
Authors: Benda, Jan ; Pavelka, Michal (advisor) ; Congreve, Scott (referee)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2024
Language: cze
Abstract: [cze] [eng]
Rozvoj strojového učení, zejména prostřednictvím neuronových sítí, začal měnit způ- sob, jak řešíme problémy - jedním z nich je i analýza a simulace fyzikálních systémů. V této práci se budeme zabývat tvz. Direct Poisson Neural Network (DPNN), neuronovou sítí, jejíž architektura vychází z Hamiltonových pohybových rovnic. Tato metoda nám umožňuje extrahovat z dat Hamiltonián a Poissonův bivektor, díky nimž můžeme iden- tifikovat typ a vlastnosti fyzikálního systému, na kterém jsme pořídili trénovací data. Budeme zkoumat, jak DPNN funguje na zašuměných datech a v situacích, kdy jich nemáme dostatek. Kromě toho jsme do modelu implementovali energetickou Ehren- festovu regularizaci, která mu umožňuje lépe rozpoznávat a simulovat systémy s disipací. 1 The rise of machine learning, particularly through the use of neural networks, has begun to change how we solve problems, including understanding simple physical systems. This thesis focuses on the Direct Poisson Neural Network (DPNN), a network that uses the structure of Hamilton's equations of motion to learn from data. This method allows us to extract the Hamiltonian and Poisson bivector from the data, helping to identify the type of physical systems. We explore how DPNN works with noisy data and when data is limited, checking its ability to make predictions in challenging conditions. Moreover, we have implemented Energy Ehrenfest regularisation to the model, which helps it recognise and simulate dissipative systems better. 1
Keywords: machine learning|Hamiltonian systems|model recognition|neural networks; strojové učení|hamiltonovské systémy|rozpoznávání modelů|neuronové sítě

Institution: Charles University Faculties (theses) (web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository.
Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/192005

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-622027


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Charles University > Charles University Faculties (theses)
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses