|
|
Vliv rozpouštědla na deformační chování hydrogelů
Kulovaná, Eva ; Bartlová, Milada (oponent) ; Mráček, Aleš (oponent) ; Žídek, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá molekulárně dynamickou simulací vlivu vody na deformaci hydrogelů. Hydrogely jsou modelové materiály vytvořené z makromolekulárních sítí solvatovaných vodou. Bylo zjištěno, že voda může tvořit můstky mezi makromolekulami, které mají formu dočasných iontových uzlů. Tyto můstky ovlivňují chování sítě během deformace. Vodní můstky jsou molekuly vody, které mají omezený rádius pohybu v prostoru mezi dvěma makromolekulami. Koncentrace vodních můstků byla regulována pomocí parciálního náboje na makromolekulárním řetězci v organické síti. Vodní můstky jsou určitým typem interakce, která je poměrně silná, ale výrazně delokalizovaná. Vodní můstek není možné trvale disociovat, po disociaci se v krátkém čase znovu vytvoří na jiném místě. Vliv vodních můstků byl srovnán s jinými typy síťových uzlů, zejména kovalentními a fyzikálními vazbami. Kovalentní uzly jsou modelovány jako prostá vazebná interakce mezi dvěma makromolekulami. Jsou nedisociovatelné a jsou lokální po celou dobu simulace. Fyzikální vazby jsou modelovány jako micely, kde hydrofobní skupiny tvoří jádro a hydrofilní skupiny obal micely. Fyzikální vazby mají povahu disociovatelných vazeb, které jsou lokální. Různé typy uzlů mají odlišný vliv na deformační vlastnosti. Byla simulována deformace sítí obsahujících kombinaci dvou typů uzlů: (i) fyzikálně-kovalentních, (ii) iontově-kovalentních, (iii) fyzikálně-iontových sítí a (iv) ternárních fyzikálně-kovalentní-iontových sítí. U jednotlivých a kombinovaných sítí bylo ověřeno chování v závislosti na jednoduchých sítí. Počet vodních můstků zásadně ovlivňovala primární struktura řetězců. Pokud byl řetězec PEG nahrazen hydrofobním polyoxymethylenem (POM) nebo polyoxytrimethylenem (POTM), jejich solvatace i mechanické chování se zhoršily.
|
|
|
Stock Markets Analysis Using New Genetic Annealed Neural Network
Verner, Robert ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
Predložená diplomová práca je zameraná na analýzu výnosov akciových trhov s využitím nového typu neurónovej siete. V prvej kapitole sú popísané teoretické základy predikcie finančných časových rád, Hypotézy efektívnych trhov a štandardne používané predpovedné modely. Nasledovná časť približuje biologickú podstatu, základné princípy a fungovanie neurónových sietí, ich architektúru a niekoľko najznámejších učebných algoritmov ako Sklon gradientu, Levenberg-Marquardtov algoritmus či Konjugovaný gradient. Rovnako zmieňuje určité nevýhody, ktoré ovplyvňujú výkonnosť a efektivitu neurónových sietí. Tretia kapitola je venovaná dvom použitým metaheuristickým metódam, t.j. genetickým algoritmom a simulovanému žíhaniu, ktoré boli integrované do prostredia neurónových sietí na odstránenie zmienených nedostatkov. Ďalšia kapitola ilustruje detaily predstavenej hybridnej siete, zatiaľ čo posledná časť je sústredená na ohodnotenie celkových výsledkov jednotlivých modelov. Ukazuje, že vytvorená hybridná sieť na pozorovanej vzorke jasne prekonala bežné modely i klasické neurónové siete a vo väčšine prípadov dosahuje najmenšiu strednú štorcovú chybu spomedzi všetkých testovaných metód. Kľúčové slová: analýza akciových výnosov, neurónové siete, genetické algoritmy, simulované žíhanie, hybridné siete JEL klasifikácia:...
|
|
|
Vliv rozpouštědla na deformační chování hydrogelů
Kulovaná, Eva ; Bartlová, Milada (oponent) ; Mráček, Aleš (oponent) ; Žídek, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá molekulárně dynamickou simulací vlivu vody na deformaci hydrogelů. Hydrogely jsou modelové materiály vytvořené z makromolekulárních sítí solvatovaných vodou. Bylo zjištěno, že voda může tvořit můstky mezi makromolekulami, které mají formu dočasných iontových uzlů. Tyto můstky ovlivňují chování sítě během deformace. Vodní můstky jsou molekuly vody, které mají omezený rádius pohybu v prostoru mezi dvěma makromolekulami. Koncentrace vodních můstků byla regulována pomocí parciálního náboje na makromolekulárním řetězci v organické síti. Vodní můstky jsou určitým typem interakce, která je poměrně silná, ale výrazně delokalizovaná. Vodní můstek není možné trvale disociovat, po disociaci se v krátkém čase znovu vytvoří na jiném místě. Vliv vodních můstků byl srovnán s jinými typy síťových uzlů, zejména kovalentními a fyzikálními vazbami. Kovalentní uzly jsou modelovány jako prostá vazebná interakce mezi dvěma makromolekulami. Jsou nedisociovatelné a jsou lokální po celou dobu simulace. Fyzikální vazby jsou modelovány jako micely, kde hydrofobní skupiny tvoří jádro a hydrofilní skupiny obal micely. Fyzikální vazby mají povahu disociovatelných vazeb, které jsou lokální. Různé typy uzlů mají odlišný vliv na deformační vlastnosti. Byla simulována deformace sítí obsahujících kombinaci dvou typů uzlů: (i) fyzikálně-kovalentních, (ii) iontově-kovalentních, (iii) fyzikálně-iontových sítí a (iv) ternárních fyzikálně-kovalentní-iontových sítí. U jednotlivých a kombinovaných sítí bylo ověřeno chování v závislosti na jednoduchých sítí. Počet vodních můstků zásadně ovlivňovala primární struktura řetězců. Pokud byl řetězec PEG nahrazen hydrofobním polyoxymethylenem (POM) nebo polyoxytrimethylenem (POTM), jejich solvatace i mechanické chování se zhoršily.
|
|
|
Stock Markets Analysis Using New Genetic Annealed Neural Network
Verner, Robert ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
Predložená rigorózna práca je zameraná na analýzu výnosov akciových trhov s využitím nového typu neurónovej siete. V prvej kapitole sú popísané teoretické základy predikcie finančných časových rád, Hypotézy efektívnych trhov a štandardne používané predpovedné modely. Nasledovná časť približuje biologickú podstatu, základné princípy a fungovanie neurónových sietí, ich architektúru a niekoľko najznámejších učebných algoritmov ako Sklon gradientu, Levenberg-Marquardtov algoritmus či Konjugovaný gradient. Rovnako zmieňuje určité nevýhody, ktoré ovplyvňujú výkonnosť a efektivitu neurónových sietí. Tretia kapitola je venovaná dvom použitým metaheuristickým metódam, t.j. genetickým algoritmom a simulovanému žíhaniu, ktoré boli integrované do prostredia neurónových sietí na odstránenie zmienených nedostatkov. Ďalšia kapitola ilustruje detaily predstavenej hybridnej siete, zatiaľ čo posledná časť je sústredená na ohodnotenie celkových výsledkov jednotlivých modelov. Ukazuje, že vytvorená hybridná sieť na pozorovanej vzorke jasne prekonala bežné modely i klasické neurónové siete a vo väčšine prípadov dosahuje najmenšiu strednú štorcovú chybu spomedzi všetkých testovaných metód. Kľúčové slová: analýza akciových výnosov, neurónové siete, genetické algoritmy, simulované žíhanie, hybridné siete JEL klasifikácia:...
|
|
|
Stock Markets Analysis Using New Genetic Annealed Neural Network
Verner, Robert ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
Predložená diplomová práca je zameraná na analýzu výnosov akciových trhov s využitím nového typu neurónovej siete. V prvej kapitole sú popísané teoretické základy predikcie finančných časových rád, Hypotézy efektívnych trhov a štandardne používané predpovedné modely. Nasledovná časť približuje biologickú podstatu, základné princípy a fungovanie neurónových sietí, ich architektúru a niekoľko najznámejších učebných algoritmov ako Sklon gradientu, Levenberg-Marquardtov algoritmus či Konjugovaný gradient. Rovnako zmieňuje určité nevýhody, ktoré ovplyvňujú výkonnosť a efektivitu neurónových sietí. Tretia kapitola je venovaná dvom použitým metaheuristickým metódam, t.j. genetickým algoritmom a simulovanému žíhaniu, ktoré boli integrované do prostredia neurónových sietí na odstránenie zmienených nedostatkov. Ďalšia kapitola ilustruje detaily predstavenej hybridnej siete, zatiaľ čo posledná časť je sústredená na ohodnotenie celkových výsledkov jednotlivých modelov. Ukazuje, že vytvorená hybridná sieť na pozorovanej vzorke jasne prekonala bežné modely i klasické neurónové siete a vo väčšine prípadov dosahuje najmenšiu strednú štorcovú chybu spomedzi všetkých testovaných metód. Kľúčové slová: analýza akciových výnosov, neurónové siete, genetické algoritmy, simulované žíhanie, hybridné siete JEL klasifikácia:...
|
host ::
RSS.