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dc.contributor.advisorChacón Cortés, Leonardo Fabio
dc.contributor.authorDelgado Perez, Christian Fernando
dc.date.accessioned2024-02-22T23:39:38Z
dc.date.accessioned2024-02-27T19:00:53Z
dc.date.available2024-02-22T23:39:38Z
dc.date.available2024-02-27T19:00:53Z
dc.date.created2024-02-14
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/122762
dc.description.abstractLas Redes Neuronales Físicamente Informadas (PINNs, por sus siglas en inglés) representan una herramienta avanzada de aprendizaje profundo utilizada para la resolución numérica de problemas, especialmente aquellos relacionados con valores iniciales asociados a ecuaciones en derivadas parciales. El propósito de esta tesis es implementar el innovador método PINNs y algunas de sus variantes para abordar estos problemas, comparándolos con enfoques clásicos como los métodos de diferencias finitas. Aprovechando la capacidad computacional de un supercomputador (ZINE-Javeriana) y haciendo uso de herramientas gratuitas como Google Colab, buscamos evaluar la precisión y el tiempo de ejecución de estas metodologías en situaciones específicas donde contamos con soluciones explícitas.spa
dc.formatPDFspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherPontificia Universidad Javerianaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectRedes neuronalesspa
dc.subjectInteligencia artificialspa
dc.subjectNeurona artificialspa
dc.subjectEcuaciones diferenciales parcialesspa
dc.subjectRedes neuronales físicamente informadasspa
dc.subjectPINNsspa
dc.titleUtilizing Physics-Informed Neural Networks for Solving Forward Problems in Partial Differential Equationsspa


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autor.pdf325.6Kbapplication/pdfVisualizar/Abrir
Hojas Firmas Tesis - Christian Delgado.pdf245.5Kbapplication/pdfVisualizar/Abrir
Tesis_Maestría_Matemáticas_PUJ_C_Delgado.pdf2.521Mbapplication/pdfVisualizar/Abrir

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