Thesis (Selection of subject)Thesis (Selection of subject)(version: 285)
Assignment details
   Login via CAS
Využitie evolučných algoritmov na minimalizáciu energie magnetických systémov
Thesis title in Czech: Využitie evolučných algoritmov na minimalizáciu energie magnetických systémov
Thesis title in English: Use of evolutionary algorithms for energy minimization of magnetic systems
Key words: magnetizmus, evolučné algoritmy, skyrmiony
English key words: magnetism, evolutionary algorithms, skyrmions
Academic year of topic announcement: 2019/2020
Type of assignment: Bachelor's thesis
Thesis language:
Department: Department of Condensed Matter Physics (32-KFKL)
Supervisor: RNDr. Pavel Baláž, Ph.D.
Author:
Guidelines
(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
References
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).
Preliminary scope of work
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.
Preliminary scope of work in English
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.
 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html