This repository contains research on the Seebeck effect, focused on optimizing the Seebeck coefficient through various machine learning models and clustering methods.
"Optimization of Physical Experiment Using Machine Learning and Data Analysis: A Case Study on the Seebeck Effect"
Detailed results of the research are described in this PDF document:
The code is available in this Jupyter notebook:
Published paper in journal, page 444:
The research was prepared by a first-year student from the Department of Electronic Computing Machines in April 2023 for the 59th scientific conference for students, master's students, and postgraduates of the Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics. The research participated in the physics section and is submitted to a national conference.
Репозиторий содержит исследование эффекта Зеебека, сосредоточенные на оптимизации коэффициента Зеебека с помощью различных моделей машинного обучения и методов кластеризации.
"Оптимизация физического эксперимента с помощью анализа данных и машинного обучения на примере эффекта Зеебека"
Подробные результаты исследования описаны в pdf документе:
Код доступен в Jupyter-notebook:
Сброник с напечатанной научной работой, стр. 444:
Исследование подготовлено студентом 1 курса кафедры электронных вычислительных машин в апреле 2023 для 59 научной конференции студентов, магистрантов и аспирантов Беларусского государственного университета информатики и радиоэлектроники, участвовало в секции физики и направлено на республиканскую конференцию.
This work is licensed under CC0 1.0 Universal