Calculo teórico de diagramas de fase magnéticos mediante el método de los grupos de renormalización en campo medio (GRCM), realizando ajustes con redes neuronales e implementaciones numéricas

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dc.contributor.advisorTrujillo Hernandez, Juan Sebastian
dc.contributor.advisorEscobar, Leon
dc.contributor.authorBedoya Rodriguez, Juan Esteban
dc.date.accessioned2025-10-16T16:46:49Z
dc.date.available2025-10-16T16:46:49Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEl núcleo de este trabajo se centró en el estudio de los fenómenos magnéticos en los sistemas FepAl1−p y FepMn0.6−pAl0.4. En ambos casos, se analizó el diagrama de fase magnético, obteniendo un resultado teórico mediante el método de los grupos de renormalización en campo medio (GRCM). Además, se implementó un ajuste utilizando redes neuronales, marcando la primera aproximación de esta herramienta en este tipo de estudios, con resultados prometedores en cuanto a su similitud con los valores experimentales. Obteniendo en el mejor de los casos, funciones de costo del orden de 10^(-3), lo que representa el error entre los datos experimentales y el ajuste logrado. También se analizó el comportamiento de la energía de enlace, logrando reducir a la mitad los saltos energéticos en el segundo sistema estudiado, pasando de 60 meV a 30 meV con respecto a estudios previos, que concuerda con la realidad física de estos sistemas. Este análisis se complementó con simulaciones basadas en los resultados del ajuste de la energía de enlace mediante redes neuronales. Se obtuvieron temperaturas críticas con un error del 0.029 % en el mejor de los casos y del 25% en el peor de los mismo, lo cual puede atribuirse a fluctuaciones inherentes a la naturaleza experimental de los datos. Promediando los errores entre las temperaturas simuladas y experimentales, se obtuvo un error medio del 8.40%, lo cual respalda la validez del modelo propuesto. Para el primer sistema estudiado, se implementó un modelo con segundos vecinos que arrojó resultados alentadores tanto en el ajuste como en el comportamiento de la energía de enlace. Finalmente, en este mismo sistema, también se realizó una simulación tipo Monte Carlo basada en los datos obtenidos en este trabajo, lo que permitió corroborar los resultados de manera satisfactoria, ofreciendo una perspectiva prometedora para investigaciones futuras.spa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMAGISTER EN CIENCIAS - FÍSICAspa
dc.format.extent1 recurso en línea (vii, 89 páginas)
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/38373
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Vallespa
dc.publisher.branchSede Cali
dc.publisher.facultyFACULTAD DE CIENCIAS NATURALES Y EXACTASspa
dc.publisher.placeColombiaspa
dc.publisher.programMAESTRÍA EN CIENCIAS - FÍSICAspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.lembMagnetismo
dc.subject.lembEspín
dc.subject.lembDiagramas de fases
dc.subject.lembRedes neuronales
dc.subject.lembRenormalización (Física)
dc.titleCalculo teórico de diagramas de fase magnéticos mediante el método de los grupos de renormalización en campo medio (GRCM), realizando ajustes con redes neuronales e implementaciones numéricasspa
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
person.identifier.orcid0000-0001-9767-6848
person.identifier.orcid0000-0002-5328-601X
relation.isAuthorOfPublication22585d95-5f1e-41f7-b8f0-0aed0a989916
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery22585d95-5f1e-41f7-b8f0-0aed0a989916
relation.isDirectorOfPublication63716c30-1e8d-45dd-99ff-e628d13277b5
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