Aplicación de un algoritmo genético al cálculo de la función de distribución del gas de electrones
- Autores
- Carlevaro, Carlos Manuel; Stoico, César Omar; Vericat, Fernando
- Año de publicación
- 2011
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En este trabajo consideramos la aplicación de un algoritmo genético, como herramienta de optimización, al cálculo de la función de distribución de pares del gas de electrones para la cual proponemos una generalización de la aproximación hipercadena cuántica. La expresión propuesta contiene ciertos parámetros que se determinan minimizando, mediante el algoritmo genético mencionado, la energía del sistema. Comparamos las funciones así obtenidas con las correspondientes calculadas mediante simulaciones Monte Carlo realizadas por otros autores tanto en la versión variacional como difusional. La comparación muestra un muy buen acuerdo especialmente con los resultados de Monte Carlo difusional.
Facultad de Ingeniería - Materia
-
Ingeniería
aproximación de Jastrow
Optimización
función de distribución - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
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Aplicación de un algoritmo genético al cálculo de la función de distribución del gas de electronesCarlevaro, Carlos ManuelStoico, César OmarVericat, FernandoIngenieríaaproximación de JastrowOptimizaciónfunción de distribuciónEn este trabajo consideramos la aplicación de un algoritmo genético, como herramienta de optimización, al cálculo de la función de distribución de pares del gas de electrones para la cual proponemos una generalización de la aproximación hipercadena cuántica. La expresión propuesta contiene ciertos parámetros que se determinan minimizando, mediante el algoritmo genético mencionado, la energía del sistema. Comparamos las funciones así obtenidas con las correspondientes calculadas mediante simulaciones Monte Carlo realizadas por otros autores tanto en la versión variacional como difusional. La comparación muestra un muy buen acuerdo especialmente con los resultados de Monte Carlo difusional.Facultad de Ingeniería2011info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/17728spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.ing.unlp.edu.ar/sitio/investigacion/archivos/jornadas2011/cb07.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-11-12T10:18:16Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/17728Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-11-12 10:18:16.526SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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En este trabajo consideramos la aplicación de un algoritmo genético, como herramienta de optimización, al cálculo de la función de distribución de pares del gas de electrones para la cual proponemos una generalización de la aproximación hipercadena cuántica. La expresión propuesta contiene ciertos parámetros que se determinan minimizando, mediante el algoritmo genético mencionado, la energía del sistema. Comparamos las funciones así obtenidas con las correspondientes calculadas mediante simulaciones Monte Carlo realizadas por otros autores tanto en la versión variacional como difusional. La comparación muestra un muy buen acuerdo especialmente con los resultados de Monte Carlo difusional. |
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