Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 285)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
Využitie evolučných algoritmov na minimalizáciu energie magnetických systémov
Název práce v češtině: Využitie evolučných algoritmov na minimalizáciu energie magnetických systémov
Název v anglickém jazyce: Use of evolutionary algorithms for energy minimization of magnetic systems
Klíčová slova: magnetizmus, evolučné algoritmy, skyrmiony
Klíčová slova anglicky: magnetism, evolutionary algorithms, skyrmions
Akademický rok vypsání: 2019/2020
Typ práce: bakalářská práce
Jazyk práce:
Ústav: Katedra fyziky kondenzovaných látek (32-KFKL)
Vedoucí / školitel: RNDr. Pavel Baláž, Ph.D.
Řešitel:
Zásady pro vypracování
(i) zoznámenie sa s teoretickým opisom magnetických systémov; druhy interakcií v magnetizme
(ii) zoznámenie sa so základmi evolučných a genetických algoritmov
(iii) minimalizácia energie magnetických systémov pomocou evolučných algoritmov
Seznam odborné literatury
1. Ivan Zelinka: Umělá inteligence v problémech globální optimalizace, Praha, BEN - technická literatura (2002).
2. V. Kvasnička, J. Pospíchal, P. Tiňo, Evolučné algoritmy, STU, Bratislava (2000).
Předběžná náplň práce
Nájdenie energetického minima je jednou zo základných častí štúdia vlastností magnetických systémov. Avšak mnohým numerickým algoritmom hrozí uviaznutie v lokálnom minime energie. Tento problém čiastočne rieši použitie evolučných algoritmov, ktoré pracujú s veľkým množstvom magnetických konfigurácií (jedincov), ktoré sú navzájom selektívne kombinované (krížené) s dôrazom na ich energiu. Cieľom tohto projektu je oboznámenie sa so základmi evolučných algoritmov na ich použitie na magnetické systémy s exotickými základnými stavmi.

Nové informácie budú študentovi/tke odovzdané vo forme neformálnych prednášok a diskusií. Postupy a výsledky práce študenta/tky budú diskutované so školiteľom na pravidelných stretnutiach v priateľskej atmosfére.
Předběžná náplň práce v anglickém jazyce
Finding energy minimum is one of the basic tasks when analysing magnetic systems. However, many numerical algorithms might get stuck in a local energy minimum. This problem can be particularly solved by use of evolutionary algorithms, which works with large amount of magnetic configurations (individuals), which are selectively combined (crossed) with respect to their energy. Goal of this project is learn basic evolutionary algorithms and their application on energy minimization of magnetic systems with exotic ground states.

All the new informations will be given to the student in a form of informal lectures and discussions. The progress and results shall be discussed with the supervisor on a regular basis during the meetings in a friendly atmosphere.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK