| Téléchargement | - L'ensemble de données complet contenant 411 fichiers HDF5 a été subdivisé et compressé en cinq fichiers ZIP.
- L'échantillon contient cinq fichiers HDF5 (un fichier provenant de chaque partie de l'ensemble de données) qui ont été compressés en un fichier ZIP.
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| DOI | Trouver le DOI : https://doi.org/10.4224/PhysRevA.96.042113.data |
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| Auteur | Rechercher : Mills, Kyle1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0003-1768-6873; Rechercher : Spanner, Michael2; Rechercher : Tamblyn, Isaac2Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0002-8146-6667 |
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| Affiliation | - University of Ontario Institute of Technology
- Conseil national de recherches du Canada. Technologies de sécurité et de rupture
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| Format | Texte, Ensemble de données |
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| Description physique | Ensemble de données complet : 5 fichiers zip contenant 411 fichiers HDF5 (700.36 Go); Échantillon des données : 1 fichier zip contenant 5 fichiers HDF5 (8.51 Go) |
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| Sujet | simulation quantique; apprentissage en profondeur; modélisation numérique |
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| Résumé | Les données ont été générées dans une simulation numérique d'un électron dans un potentiel de confinement bidimensionnel. Il a été utilisé comme un cas de test pour la formation d'un réseau neuronal profond pour reproduire les résultats d'une équation différentielle partielle (l'équation de Schrödinger indépendante du temps). |
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| Date de publication | 2018-05-18 |
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| Date de création | 2017 |
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| Maison d’édition | Conseil national de recherches du Canada |
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| Licence | |
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| Publication connexe | |
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| Langue | anglais |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Collection | Données de recherche du CNRC |
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| Identificateur de l’enregistrement | 1343ae23-cebf-45c6-94c3-ddebdb2f23c6 |
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| Enregistrement créé | 2018-05-07 |
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| Enregistrement modifié | 2022-05-09 |
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