1. Электронный научный архив УрФУ
  2. 00. Общеуниверситетские коллекции
  3. Авторефераты и диссертации
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/126156
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorРемпель, А. А.ru
dc.contributor.authorБалякин, И. А.ru
dc.date.accessioned2023-09-20T08:39:36Z-
dc.date.available2023-09-20T08:39:36Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationБалякин 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.).ru
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/126156-
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherб. и.ru
dc.rightsПредоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензииru
dc.rights.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/31613-
dc.subjectДИССЕРТАЦИИru
dc.subjectФИЗИКА КОНДЕНСИРОВАННОГО СОСТОЯНИЯru
dc.subjectКВАНТОВАЯ ХИМИЯru
dc.subjectПОТЕНЦИАЛЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯru
dc.subjectDEEPMD-МОДЕЛЬru
dc.titleПотенциалы глубокого машинного обучения для неупорядоченных систем: применимость, переносимость, предсказательная способность : диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук : 1.3.8ru
dc.typeThesisen
dc.subject.oksvnk1.3.8-
dc.thesis.degreeКандидат физико-математических наукru
dc.thesis.levelКандидат наукru
dc.thesis.disciplineФизика конденсированного состоянияru
Располагается в коллекциях:Авторефераты и диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
urfu2545_d.pdf34,95 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Статистика


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.