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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14225| Tipo de material: | bachelorThesis |
| Título : | NeuralRho: un modelo de red neuronal para estimar la densidad electrónica |
| Autor : | Cabrera Felicita, Alisson Dayana |
| Director de Tesis : | Torres, F. Javier, dir. |
| Descriptores : | Metales pesados - Tesis y disertaciones académicas;Ingeniería química |
| Fecha de publicación : | 9-dic-2024 |
| Editorial : | Quito |
| Citación : | Tesis (Ingeniería Química), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingeniería; Quito, Ecuador, 2024 |
| Páginas : | 36 h. |
| Acceso: | openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador |
| Resumen : | La densidad electrónica es una propiedad molecular observable que permite definir precisamente la energía de un sistema y conocer el comportamiento electrostático de una molécula. El cálculo de la densidad electrónica de moléculas complejas como péptidos y proteínas tiene un alto costo computacional. Por lo tanto, el presente proyecto se propone diseñar una herramienta en base a métodos de machine-learning que permita la obtención de la densidad electrónica sin recurrir al cálculo de la función de onda... |
| Descripción : | Electron density is an observable molecular property that allows to precisely define the energy of a system and to know the electrostatic behavior of a molecule. Calculating the electron density of complex molecules such as peptides and proteins has a high computational cost. Therefore, the present project aims to design a tool based on machine-learning methods that allows obtaining the electron density without resorting to the calculation of the wave function. First, the neural network is built using the open-source library TensorFlow. The neural network requires a starting value, known as the promolecular density... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14225 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería Química |
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