ISSN: 2310-757X
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/126156| Название: | Потенциалы глубокого машинного обучения для неупорядоченных систем: применимость, переносимость, предсказательная способность : диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук : 1.3.8 |
| Авторы: | Балякин, И. А. |
| Научный руководитель: | Ремпель, А. А. |
| Дата публикации: | 2023 |
| Издатель: | б. и. |
| Библиографическое описание: | Балякин И. А. Потенциалы глубокого машинного обучения для неупорядоченных систем: применимость, переносимость, предсказательная способность : диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук : 1.3.8 / И. А. Балякин ; [Место защиты: Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина]. — Екатеринбург, 2023. — 141 с. — Библиогр.: с. 112-137 (190 назв.). |
| Ключевые слова: | ДИССЕРТАЦИИ ФИЗИКА КОНДЕНСИРОВАННОГО СОСТОЯНИЯ КВАНТОВАЯ ХИМИЯ ПОТЕНЦИАЛЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ DEEPMD-МОДЕЛЬ |
| Код специальности ВАК: | 1.3.8 |
| Специальность: | Физика конденсированного состояния |
| URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/126156 |
| Условия доступа: | Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии |
| Текст лицензии: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613 |
| Располагается в коллекциях: | Авторефераты и диссертации |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| urfu2545_d.pdf | 34,95 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.