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Structural, chemical reactivity, optical and nonlinear Optical properties of Ln (TPH2)2 where ln =La, Pr, Sm, Eu, Gd, Dy, Tm, Yb and lu : DFT + TDDFT study / Khireddine, ahlem
Titre : Structural, chemical reactivity, optical and nonlinear Optical properties of Ln (TPH2)2 where ln =La, Pr, Sm, Eu, Gd, Dy, Tm, Yb and lu : DFT + TDDFT study Type de document : texte imprimé Auteurs : Khireddine, ahlem ; Douniazed HANNACHI, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2016 Importance : 1vol. (48f.) Format : 30cm. Catégories : Thèses & Mémoires:Chimie Mots-clés : structural,chemical,reactivity,optical,nonlinear optical,Ln(Tp) Résumé :
Conclusion
The present study on Ln(TpH2)2 lanthanide complexes is carried out to understand their structure, reactivity, optical properties and nonlinear optical (NLO) response and further to find correlation between these parameters.
The DFT quantum calculation shows that the Ln(TpH2)2 complexes possess trigonal antiprismatic isostructural (sandwich-like) linear and bent structures. The good correlation between the inter-triangular separation (h Ã…) and the volume (V Ã…3) of sandwich-like linear structure.
The calculation of global and local reactivity indices indicates that Eu(TpH2)2 is harder and less reactivethan all complexes and the lanthanide atom is an electron donating site only the Yb, respectively.
The differences between both structures confirmed by the (QTAIM) topological study that there are twohydrogen bonds and two cages in the bent structure, and completely missing in linear sandwich-likestructures.
For the first time, our results demonstrating that the NLO activity enhancement is more related to the direct contribution of 5Note de contenu :
Table of content
Abstract
2
Acknowledgments
4
Table of contents
6
1- Introduction
7
2- Computational method
9
3- Reactivity
10
3-1 Global Reactivity indices
10
3-2 Local Reactivity
11
4- Nonlinear optical
11
5- Results and discussion
13
5-1 Complex structures
13
5-2 Reactivity
15
5-3 Polarizability and first hyperpolarizability
17
5-4 Effect of solvent
19
5-5 The frontier Molecular orbital analysis
21
5-6 TDDFT
22
5-7 Topological study of electron density: QTAIM analysis
24
6- Conclusion
28
7- References
30
8- Supporting information
35Côte titre : MACH/0041 Structural, chemical reactivity, optical and nonlinear Optical properties of Ln (TPH2)2 where ln =La, Pr, Sm, Eu, Gd, Dy, Tm, Yb and lu : DFT + TDDFT study [texte imprimé] / Khireddine, ahlem ; Douniazed HANNACHI, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2016 . - 1vol. (48f.) ; 30cm.
Catégories : Thèses & Mémoires:Chimie Mots-clés : structural,chemical,reactivity,optical,nonlinear optical,Ln(Tp) Résumé :
Conclusion
The present study on Ln(TpH2)2 lanthanide complexes is carried out to understand their structure, reactivity, optical properties and nonlinear optical (NLO) response and further to find correlation between these parameters.
The DFT quantum calculation shows that the Ln(TpH2)2 complexes possess trigonal antiprismatic isostructural (sandwich-like) linear and bent structures. The good correlation between the inter-triangular separation (h Ã…) and the volume (V Ã…3) of sandwich-like linear structure.
The calculation of global and local reactivity indices indicates that Eu(TpH2)2 is harder and less reactivethan all complexes and the lanthanide atom is an electron donating site only the Yb, respectively.
The differences between both structures confirmed by the (QTAIM) topological study that there are twohydrogen bonds and two cages in the bent structure, and completely missing in linear sandwich-likestructures.
For the first time, our results demonstrating that the NLO activity enhancement is more related to the direct contribution of 5Note de contenu :
Table of content
Abstract
2
Acknowledgments
4
Table of contents
6
1- Introduction
7
2- Computational method
9
3- Reactivity
10
3-1 Global Reactivity indices
10
3-2 Local Reactivity
11
4- Nonlinear optical
11
5- Results and discussion
13
5-1 Complex structures
13
5-2 Reactivity
15
5-3 Polarizability and first hyperpolarizability
17
5-4 Effect of solvent
19
5-5 The frontier Molecular orbital analysis
21
5-6 TDDFT
22
5-7 Topological study of electron density: QTAIM analysis
24
6- Conclusion
28
7- References
30
8- Supporting information
35Côte titre : MACH/0041 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MACH/0041 MACH/0041 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleStructural, electronic and magnetic properties of graphene and h-BN 2D nanomaterials on Co substrate: an ab-initio study / Si Abdallah,Fatma
Titre : Structural, electronic and magnetic properties of graphene and h-BN 2D nanomaterials on Co substrate: an ab-initio study Type de document : texte imprimé Auteurs : Si Abdallah,Fatma, Auteur ; Khellil Bouamama, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2021 Importance : 1 vol (77 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Physique Mots-clés : Physique Index. décimale : 530 Physique Résumé :
Les matériaux bidimensionnels (2D) tels que le graphène et l’hexagonal de nitrure
de bore (h-BN), en raison des propriétés uniques qu'ils possèdent, ont suscité un intérêt
croissant en tant que plateforme pour présenter des applications potentielles et futures dans les
dispositifs optoélectroniques et spintroniques. Dans ce travail, nous avons étudié les
propriétés structurale, magnétique et électronique des monocouche et bicouches de graphène
et d’h-BN en interfaces avec un substrat de cobalt, en nous basant sur des calculs ab-initio.
Ainsi, nous avons étudié l'effet d'un substrat de cobalt à travers une étude approfondie des
systèmes graphène/Co(0001) et h-BN/Co(0001), pour différentes configurations d'empilement
et déterminer les configurations les plus stables. Les principales propriétés électroniques et
magnétiques sont expliquées au moyen des hybridations d'interface et de transfert de charge
entre les atomes de Co et les atomes de C (B et N). Enfin, dans le cas du graphène, nous avons
traité une situation plus compliquée lorsque les deux couches sont en rotation avec différents
angles ce qui reflète le cas expérimental réel.Côte titre : DPH/0252 En ligne : https://drive.google.com/file/d/17t-78IuRIKRDgLyR2EaIo3jKsGjcv8dM/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Structural, electronic and magnetic properties of graphene and h-BN 2D nanomaterials on Co substrate: an ab-initio study [texte imprimé] / Si Abdallah,Fatma, Auteur ; Khellil Bouamama, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2021 . - 1 vol (77 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Physique Mots-clés : Physique Index. décimale : 530 Physique Résumé :
Les matériaux bidimensionnels (2D) tels que le graphène et l’hexagonal de nitrure
de bore (h-BN), en raison des propriétés uniques qu'ils possèdent, ont suscité un intérêt
croissant en tant que plateforme pour présenter des applications potentielles et futures dans les
dispositifs optoélectroniques et spintroniques. Dans ce travail, nous avons étudié les
propriétés structurale, magnétique et électronique des monocouche et bicouches de graphène
et d’h-BN en interfaces avec un substrat de cobalt, en nous basant sur des calculs ab-initio.
Ainsi, nous avons étudié l'effet d'un substrat de cobalt à travers une étude approfondie des
systèmes graphène/Co(0001) et h-BN/Co(0001), pour différentes configurations d'empilement
et déterminer les configurations les plus stables. Les principales propriétés électroniques et
magnétiques sont expliquées au moyen des hybridations d'interface et de transfert de charge
entre les atomes de Co et les atomes de C (B et N). Enfin, dans le cas du graphène, nous avons
traité une situation plus compliquée lorsque les deux couches sont en rotation avec différents
angles ce qui reflète le cas expérimental réel.Côte titre : DPH/0252 En ligne : https://drive.google.com/file/d/17t-78IuRIKRDgLyR2EaIo3jKsGjcv8dM/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité DPH/0252 DPH/0252 Thèse Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : Structure et magnétisme de couches minces Type de document : texte imprimé Auteurs : Bensehil, ilhem ; A Kharmouche, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2016 Importance : 1 vol. (111f.) Catégories : Thèses & Mémoires:Physique Mots-clés : Fe
Couches minces
Evaporation
DRX
VSM
Champ coercitifRésumé : Des séries de couches minces de Fe ont été évaporées sous vide par effet Joule, sur des substrats de Si(100), Si(111) et Cu. Les épaisseurs sont confinées dans la gamme de 13 à 69 nm. La caractérisation des couches minces obtenues a été faite par la diffraction des rayons X (DRX), la microscopie à force atomique (AFM) et le magnétomètre à échantillon vibrant (VSM). La DRX a montré que les couches minces de Fe sont polycristallines avec une structure cubique centrée et une direction préférentielle suivant (110), la taille des grains étant confinée entre 14,6 et 41,8 nm. Le taux de contrainte ɛ est positif pour la pluparts des échantillons excepté pour un seul film de Fe/Si(100) qui présente une valeur négative. La microscopie AFM a montré que les échantillons de la série Fe/Si(100) ont une rugosité de surface variant entre 0,4 et 4 nm, alors que les échantillons de la série Fe/Si(111) ont une rugosité varie entre 0.5 et 5 nm.
Les cycles d’hystérésis montrent un axe facile dans le plan et un axe difficile perpendiculaire au plan des couches, ainsi qu’une isotropie magnétique planaire pour toutes les couches minces de Fe. Les couches montrent une diminution de la coercivité avec l’augmentation de l’épaisseur jusqu’à une épaisseur limite. Le champ de saturation et le champ coercitif varient entre 35 à 400 Oe et de 7 à 130 Oe, respectivement. Une bonne squareness est observée pour la majorité des couches minces.Note de contenu : Sommaire
Introduction générale …………………………………………………..5 Chapitre I : Généralités : magnétisme et études antérieurs sur les couches minces de Fer
I.1 Introduction………………………………………………………………….....12
I.2 Origine du magnétisme …………………………………………………………12
I.3 Le ferromagnétisme et l’échange………………………………………………15
I.4 Anisotropie magnétique ………………………………………………….…….20
I.5 Les facteurs influent sur les paramètres ferromagnétiques………………..….22
I.6 Applications des matériaux magnétiques………………………………....…..24
I.7 Propriétés physiques fondamentales du Fe massif …………………………...26
I.8 Travaux antérieures sur le fer en couches minces……………………..…..…27
Références bibliographiques…………………………………………………..…...30 Chapitre II : Techniques expérimentales
II.1 Introduction……………………………………………………………………36
II.2 Techniques expérimentales d’élaboration des couches minces……………...36
II.3 Evaporation sous vide ………………………………………………………..39
II.4 Techniques expérimentales de caractérisation………………………………47
II.5 Conclusion……………………………………………………………………52
Références bibliographiques……………………………………………………….53
Chapitre III : Propriétés structurales
III.1 Introduction…………………………………………………………………..56
III.2 Elaboration des couches minces de Fer ……………………………………56
III.3 Analyse de la structure des couches minces de Fer…………………………58
III.4 Morphologie et topographie des couches minces de Fer …………………..73
III.5 Conclusion………………………………………………………….………..81
Références bibliographique……………………………………………….……….82 Chapitre IV : Propriétés magnétiques
IV.1 Introduction…………………………………………………………………..85
IV.2 Cycles d’hystérésis ……………………………………………………….....85
IV.3 Paramètres intrinsèques des couches minces de Fer……………………….93
IV.4 Conclusion…………………………………………………………………..105
Références bibliographiques……………………………………………………..105
Conclusion générale …………………………………………………107Côte titre : DPH/0193 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1dyO2_fl0JkBZ4t53Ntr8hv5yCeWoGYVQ/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Structure et magnétisme de couches minces [texte imprimé] / Bensehil, ilhem ; A Kharmouche, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2016 . - 1 vol. (111f.).
Catégories : Thèses & Mémoires:Physique Mots-clés : Fe
Couches minces
Evaporation
DRX
VSM
Champ coercitifRésumé : Des séries de couches minces de Fe ont été évaporées sous vide par effet Joule, sur des substrats de Si(100), Si(111) et Cu. Les épaisseurs sont confinées dans la gamme de 13 à 69 nm. La caractérisation des couches minces obtenues a été faite par la diffraction des rayons X (DRX), la microscopie à force atomique (AFM) et le magnétomètre à échantillon vibrant (VSM). La DRX a montré que les couches minces de Fe sont polycristallines avec une structure cubique centrée et une direction préférentielle suivant (110), la taille des grains étant confinée entre 14,6 et 41,8 nm. Le taux de contrainte ɛ est positif pour la pluparts des échantillons excepté pour un seul film de Fe/Si(100) qui présente une valeur négative. La microscopie AFM a montré que les échantillons de la série Fe/Si(100) ont une rugosité de surface variant entre 0,4 et 4 nm, alors que les échantillons de la série Fe/Si(111) ont une rugosité varie entre 0.5 et 5 nm.
Les cycles d’hystérésis montrent un axe facile dans le plan et un axe difficile perpendiculaire au plan des couches, ainsi qu’une isotropie magnétique planaire pour toutes les couches minces de Fe. Les couches montrent une diminution de la coercivité avec l’augmentation de l’épaisseur jusqu’à une épaisseur limite. Le champ de saturation et le champ coercitif varient entre 35 à 400 Oe et de 7 à 130 Oe, respectivement. Une bonne squareness est observée pour la majorité des couches minces.Note de contenu : Sommaire
Introduction générale …………………………………………………..5 Chapitre I : Généralités : magnétisme et études antérieurs sur les couches minces de Fer
I.1 Introduction………………………………………………………………….....12
I.2 Origine du magnétisme …………………………………………………………12
I.3 Le ferromagnétisme et l’échange………………………………………………15
I.4 Anisotropie magnétique ………………………………………………….…….20
I.5 Les facteurs influent sur les paramètres ferromagnétiques………………..….22
I.6 Applications des matériaux magnétiques………………………………....…..24
I.7 Propriétés physiques fondamentales du Fe massif …………………………...26
I.8 Travaux antérieures sur le fer en couches minces……………………..…..…27
Références bibliographiques…………………………………………………..…...30 Chapitre II : Techniques expérimentales
II.1 Introduction……………………………………………………………………36
II.2 Techniques expérimentales d’élaboration des couches minces……………...36
II.3 Evaporation sous vide ………………………………………………………..39
II.4 Techniques expérimentales de caractérisation………………………………47
II.5 Conclusion……………………………………………………………………52
Références bibliographiques……………………………………………………….53
Chapitre III : Propriétés structurales
III.1 Introduction…………………………………………………………………..56
III.2 Elaboration des couches minces de Fer ……………………………………56
III.3 Analyse de la structure des couches minces de Fer…………………………58
III.4 Morphologie et topographie des couches minces de Fer …………………..73
III.5 Conclusion………………………………………………………….………..81
Références bibliographique……………………………………………….……….82 Chapitre IV : Propriétés magnétiques
IV.1 Introduction…………………………………………………………………..85
IV.2 Cycles d’hystérésis ……………………………………………………….....85
IV.3 Paramètres intrinsèques des couches minces de Fer……………………….93
IV.4 Conclusion…………………………………………………………………..105
Références bibliographiques……………………………………………………..105
Conclusion générale …………………………………………………107Côte titre : DPH/0193 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1dyO2_fl0JkBZ4t53Ntr8hv5yCeWoGYVQ/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité DPH/0193 DPH/0193 Thèse Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Study of deep learning convergence Type de document : texte imprimé Auteurs : Benkhelifa ,Radia, Auteur ; Djaghloul,H, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2019 Importance : 1 vol (49 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Mathématique Mots-clés : Mathématique Index. décimale : 510 Mathématique Résumé : This project allowed us to study deep learning methods and how to improve
their performance by tuning dierent parameters in the training data from learning
to prediction steps. Although deep learning has gained a great popularity in vari-
ous application domains and it is more widely used today, it still has some obstacles
and problems, including relatively a huge time of parametrization during the learning
steps and a diculty to select the best neuron architectures for certain problem type
which still an open question.
Deep learning is kind of a self-learning algorithms which is basically depends
on articial neural networks. It has a huge set of techniques such as: deep neural
networks, deep belief networks, recurrent neural networks and convolutional neural
networks which used in such a diverse elds enabling her to grab a great attention
including computer vision, speech recognition, natural language processing, audio
recognition, social network ltering, machine translation and drug design.
In order to improve the performance, we used in practice dierent frameworks
and toolkits each one with a specic paradigm and abstraction level and chooses a
specic changes like the batch size. We have also studied theoretical and practical
studies related to a range of media and criteria used in the process of improvement. It
was concluded that the neural cluster network is strongly correlated with the amount
of information used and the quality of the data provided. In spite of all attempts,
deep learning remains highly relevant to the eld of progress, we cannot general-
ize it or determine the type of special engineering that provides results during the
improvement.
41Note de contenu : Sommaire
General Introduction 1
1 Chapter one: Deep learning for convolutional neural networks 2
1.1 Deep learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.1 Denition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.2 Why deep learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.3 Deep learning architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.1.4 Some of Deep learning applications and how it works . . . . . 3
1.1.5 Examples of Deep learning at Work . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2 Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2.1 Denition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2.2 Why neural networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.3 Neural networks types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2.4 Neural networks tasks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.2.5 Neural networks applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.3 Convolutional neural networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.3.1 Denition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.3.2 Layers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.3.3 Architectures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2 Chapter two: Convergence and digital performance 19
2.1 Convergence theorems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.1.1 Theorem 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.1.2 Theorem 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.1.3 Theorem 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.2 Back-propagation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.3 Genetic algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.4 Combining Genetic algorithms and Back-propagation: The GA-BP
Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.5 The K-Means algorithm as a gradient descent . . . . . . . . . . . . . 28
2.6 Learning Vector Quantization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.6.1 A review of LVQ algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.6.2 Convergence of the LVQ algorithm . . . . . . . . . . . . . . . 29
3 Chapter three: Experimental study of deep learning convergence 33
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.2 Implementation frameworks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.2.1 Theano . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.2.2 Tensor
ow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.2.3 Keras: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.2.4 Frameworks comparison: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.2.5 Impact of the framework on problems diagnosis . . . . . . . . 36
3.3 Better deep learning network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.3.1 Improving problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.3.2 Improving techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.4 Batch size . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
Conclusion 41
Bibliography 42
List ofCôte titre : MAM/0374 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1BKXlUiJoeLfKxladvrfLp_mWUJmY_olN/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Study of deep learning convergence [texte imprimé] / Benkhelifa ,Radia, Auteur ; Djaghloul,H, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2019 . - 1 vol (49 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Mathématique Mots-clés : Mathématique Index. décimale : 510 Mathématique Résumé : This project allowed us to study deep learning methods and how to improve
their performance by tuning dierent parameters in the training data from learning
to prediction steps. Although deep learning has gained a great popularity in vari-
ous application domains and it is more widely used today, it still has some obstacles
and problems, including relatively a huge time of parametrization during the learning
steps and a diculty to select the best neuron architectures for certain problem type
which still an open question.
Deep learning is kind of a self-learning algorithms which is basically depends
on articial neural networks. It has a huge set of techniques such as: deep neural
networks, deep belief networks, recurrent neural networks and convolutional neural
networks which used in such a diverse elds enabling her to grab a great attention
including computer vision, speech recognition, natural language processing, audio
recognition, social network ltering, machine translation and drug design.
In order to improve the performance, we used in practice dierent frameworks
and toolkits each one with a specic paradigm and abstraction level and chooses a
specic changes like the batch size. We have also studied theoretical and practical
studies related to a range of media and criteria used in the process of improvement. It
was concluded that the neural cluster network is strongly correlated with the amount
of information used and the quality of the data provided. In spite of all attempts,
deep learning remains highly relevant to the eld of progress, we cannot general-
ize it or determine the type of special engineering that provides results during the
improvement.
41Note de contenu : Sommaire
General Introduction 1
1 Chapter one: Deep learning for convolutional neural networks 2
1.1 Deep learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.1 Denition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.2 Why deep learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.3 Deep learning architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.1.4 Some of Deep learning applications and how it works . . . . . 3
1.1.5 Examples of Deep learning at Work . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2 Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2.1 Denition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2.2 Why neural networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.3 Neural networks types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2.4 Neural networks tasks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.2.5 Neural networks applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.3 Convolutional neural networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.3.1 Denition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.3.2 Layers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.3.3 Architectures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2 Chapter two: Convergence and digital performance 19
2.1 Convergence theorems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.1.1 Theorem 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.1.2 Theorem 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.1.3 Theorem 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.2 Back-propagation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.3 Genetic algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.4 Combining Genetic algorithms and Back-propagation: The GA-BP
Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.5 The K-Means algorithm as a gradient descent . . . . . . . . . . . . . 28
2.6 Learning Vector Quantization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.6.1 A review of LVQ algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.6.2 Convergence of the LVQ algorithm . . . . . . . . . . . . . . . 29
3 Chapter three: Experimental study of deep learning convergence 33
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.2 Implementation frameworks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.2.1 Theano . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.2.2 Tensor
ow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.2.3 Keras: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.2.4 Frameworks comparison: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.2.5 Impact of the framework on problems diagnosis . . . . . . . . 36
3.3 Better deep learning network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.3.1 Improving problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.3.2 Improving techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.4 Batch size . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
Conclusion 41
Bibliography 42
List ofCôte titre : MAM/0374 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1BKXlUiJoeLfKxladvrfLp_mWUJmY_olN/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAM/0374 MAM/0374 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
DisponibleStudy of fundamentals physicals properties of the layered BaFAgCh (Ch=S, Se and Te) by first principles methods / Boudiaf,Khadidja
Titre : Study of fundamentals physicals properties of the layered BaFAgCh (Ch=S, Se and Te) by first principles methods Type de document : texte imprimé Auteurs : Boudiaf,Khadidja, Auteur ; Ammar Mosbah, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2019 Importance : 1 vol (160 f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Physique Mots-clés : Cristal en couches de type LaOAgS
Calculs de premiers principes
Effective masseIndex. décimale : 530 Physique Résumé :
Dans le travail présent, nous avons étudié les propriétés structurales, élastiques,
électroniques, optiques, thermoélectriques et thermodynamiques des composées BaFAgCh
(Ch = S, Se, Te) qui se cristallise dans une structure de type LaOAgS en utilisant la
méthode des ondes planes augmentées linéarisé (FP-LAPW) dans le cadre de la théorie de
la fonctionnelle de la densité (DFT). Pour évaluer l’effet du couplage spin-orbite (SOC),
nous avons effectué les calculs à la fois sans et avec l’inclusion du couplage spin-orbite.
Nous avons trouvé que l’effet du SOC est non négligeable dans les composés étudiés. Les
paramètres structuraux calculés sont en bon accord avec les données expérimentales
disponibles. Les constants élastiques des composés monocristallins et polycristallins sont
déterminés en utilisant la méthode énergie-déformation. Les composés étudiés sont
caractérisés par une forte anisotropie concernant les paramètres structuraux et les constants
élastiques. Les structures de bandes d’énergie calculées via le potentiel TB-mBJ révèlent
que les trois composés considérés sont des semi-conducteurs à large bande interdite. Les
états électroniques formant les bandes d’énergie et la nature des liaisons chimiques sont
déterminés à partir des diagrammes des densités d’états électroniques partielles. La
dépendance des fonctions optiques (y compris la fonction diélectrique, coefficient
d’absorption, indice de réfraction, coefficient d’extinction, la réflectivité et la fonction de
perte d’énergie) en énergie des photons est étudiée dans un intervalle d’énergie de 0 à 30
eV. L'origine microscopique des états électroniques responsables des structures des
spectres optiques est déterminée. Les spectres optiques présentent une forte anisotropie.
Les dépendances des paramètres thermoélectriques (y compris le coefficient de Seebeck,
conductivité électrique, conductivité thermique et figure de mérite) en température et en
pression sont étudiées en utilisant la théorie semi-classique de transport de Boltzmann
basée sur la structure de bande calculée via la méthode FP-LAPW. Les résultats obtenus
montrent que les valeurs numériques des paramètres thermoélectriques des composés
dopés p sont plus grandes que celles des composés dopés n. Les valeurs optimales de la
concentration du dopant et de la température qui correspondent à la valeur maximale de la
figure de mérite sont déterminées. C’est valeurs sont très importantes pour guider les
travaux expérimentaux. Le modèle quasi-harmonique de Debye en association avec la
méthode FP-LAPW, est utilisé pour étudier la dépendance en température et en pression du
volume de la maille unitaire, module de compressibilité, capacité thermique, coefficient de
dilatation thermique et la température de Debye.Note de contenu :
Sommaire
Chapter I : General introduction
I.1. Preamble ………………………………………………………………………. 1
I.2. Problematic, motivation and Key objectives ………………………………….. 2
I.3. Thesis outline …………………………………………………........................... 7
References .…………………………………………………………………………. 8
Chapter II : Density Functional Theory (DFT)
II.1. Introduction …………………………………………………………………… 13
II.2. Born Oppenheimer approximation ……………………………………………. 15
II.3. density-functional theory ……………………………………………………… 16
II.3.1. Hohenberg-Kohn theorems …………………………………………….. 16
II.3.2. The Kohn-Sham equations …………………………………………….. 18
II.4. Solving the Kohn–Sham equations …………………………………………… 21
II.5. Exchange-correlation energy approximations ………………………………… 22
II.5.1. Local Density Approximation (LDA) …………………………………. 22
II.5.2. Generalized Gradient Approximation (GGA) …………………………. 24
II.5.3. Problems with the LDA and GGA …………………………………….. 26
II.5.4. LDA+U approach………………………………………………………. 26
II.5.5. TB-mBJ approach ……………………………………………………… 27
II.5.6. Hybrid functional ………………………………………………………. 28
References …………………………………………………………………………. 31
Chapter III: FP-LAPW method
III.1. Introduction …………………………………………………………………... 35
III.2. The APW method ……………………………………………………………. 36
III.3. The FP-LAPW method ………………………………………………………. 39
III.4. Construction of the Radial Functions ………………………………………... 40
III.4.1. Non-relativistic Radial Functions …………………………………….. 40
III.4.2. Relativistic Radial Functions ………………………………………….. 41
III.5. Semi-core states problem …………………………………………………….. 43
III.5.1. Multiple energy windows ……………………………………………... 43
III.5.2. LAPW+LO method ...…………………………………………………. 44
References …………………………………………………………………………. 45
Chapter IV : Results and discussion
IV.1. Structural properties of BaFAgCh (Ch=S, Se and Te) ………………………. 48
IV.2. Elastic properties of BaFAgCh (Ch=S, Se and Te) …………………………. 56
IV.2.1. Preamble ……………………………………………………………… 56
IV.2.2. Calculation method …………………………………………………… 59
IV.2.3. Single-crystal elastic constants ………………………………………. 61
IV.2.4. Polycrystalline elastic properties …………………………………….. 63
IV.3. Electronic properties of BaFAgCh (Ch=S, Se and Te) ……………………… 63
IV.3.1. Preamble .……………………………………………………………… 70
IV.3.2. Scalar relativistic electronic band structure …………………………… 71
IV.3.3. Full relativistic electronic band structure ……………………………. 74
IV.3.4. Effective mass ………………………………………………………… 76
IV.3.5. Total and partial density of states ……………………………………. 79
IV.3.6. Electronics charge density ……………………………………………. 81
IV.4. Optical Properties of BaFAgCh (Ch=S, Se and Te) ………………………… 83
IV.5. Thermoelectric properties of BaFAgCh (Ch=S, Se and Te) ………………… 99
IV.5.1. Thermoelectricity ……………………………………………………… 99
IV.5.2. Electrical and thermal conduction …………………………………… 102
IV.5.3. optimisation of thermoelectric materials ……………………………… 104
IV.5.4. From conventional to new thermoelectric materials ………………… 106
IV.5.5. Chemical potential …………………………………………………… 107
IV.5.6. Chemical potential dependence of TE properties of BaFAgCh (Ch = S,
Se and Te) …………………………………………………………………………
109
IV.5.7. Relaxation time and lattice thermal conductivity ……………………. 111
IV.5.8. Carrier concentration and temperature dependence of TE properties of
BaFAgCh (Ch = S, Se and Te)………………………………………………………
113
IV.6. Thermodynamic properties BaFAgCh (Ch=S, Se and Te) ………………….. 119
References …………………………………………………………………………. 129
Conclusion 136
Appendix
A.1. Wien2k Code …………………………………………………………………. 140
A.2. Spin-Orbit Coupling ………………………………...……………………….. 145
A.3. BoltzTraP Code ……………………………………………………………….. 148
A.4. Gibbs2 Code …………………………………………………………………... 153
References ………………………………………………………………………….. 158
Côte titre : DPH/0223 Study of fundamentals physicals properties of the layered BaFAgCh (Ch=S, Se and Te) by first principles methods [texte imprimé] / Boudiaf,Khadidja, Auteur ; Ammar Mosbah, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2019 . - 1 vol (160 f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Physique Mots-clés : Cristal en couches de type LaOAgS
Calculs de premiers principes
Effective masseIndex. décimale : 530 Physique Résumé :
Dans le travail présent, nous avons étudié les propriétés structurales, élastiques,
électroniques, optiques, thermoélectriques et thermodynamiques des composées BaFAgCh
(Ch = S, Se, Te) qui se cristallise dans une structure de type LaOAgS en utilisant la
méthode des ondes planes augmentées linéarisé (FP-LAPW) dans le cadre de la théorie de
la fonctionnelle de la densité (DFT). Pour évaluer l’effet du couplage spin-orbite (SOC),
nous avons effectué les calculs à la fois sans et avec l’inclusion du couplage spin-orbite.
Nous avons trouvé que l’effet du SOC est non négligeable dans les composés étudiés. Les
paramètres structuraux calculés sont en bon accord avec les données expérimentales
disponibles. Les constants élastiques des composés monocristallins et polycristallins sont
déterminés en utilisant la méthode énergie-déformation. Les composés étudiés sont
caractérisés par une forte anisotropie concernant les paramètres structuraux et les constants
élastiques. Les structures de bandes d’énergie calculées via le potentiel TB-mBJ révèlent
que les trois composés considérés sont des semi-conducteurs à large bande interdite. Les
états électroniques formant les bandes d’énergie et la nature des liaisons chimiques sont
déterminés à partir des diagrammes des densités d’états électroniques partielles. La
dépendance des fonctions optiques (y compris la fonction diélectrique, coefficient
d’absorption, indice de réfraction, coefficient d’extinction, la réflectivité et la fonction de
perte d’énergie) en énergie des photons est étudiée dans un intervalle d’énergie de 0 à 30
eV. L'origine microscopique des états électroniques responsables des structures des
spectres optiques est déterminée. Les spectres optiques présentent une forte anisotropie.
Les dépendances des paramètres thermoélectriques (y compris le coefficient de Seebeck,
conductivité électrique, conductivité thermique et figure de mérite) en température et en
pression sont étudiées en utilisant la théorie semi-classique de transport de Boltzmann
basée sur la structure de bande calculée via la méthode FP-LAPW. Les résultats obtenus
montrent que les valeurs numériques des paramètres thermoélectriques des composés
dopés p sont plus grandes que celles des composés dopés n. Les valeurs optimales de la
concentration du dopant et de la température qui correspondent à la valeur maximale de la
figure de mérite sont déterminées. C’est valeurs sont très importantes pour guider les
travaux expérimentaux. Le modèle quasi-harmonique de Debye en association avec la
méthode FP-LAPW, est utilisé pour étudier la dépendance en température et en pression du
volume de la maille unitaire, module de compressibilité, capacité thermique, coefficient de
dilatation thermique et la température de Debye.Note de contenu :
Sommaire
Chapter I : General introduction
I.1. Preamble ………………………………………………………………………. 1
I.2. Problematic, motivation and Key objectives ………………………………….. 2
I.3. Thesis outline …………………………………………………........................... 7
References .…………………………………………………………………………. 8
Chapter II : Density Functional Theory (DFT)
II.1. Introduction …………………………………………………………………… 13
II.2. Born Oppenheimer approximation ……………………………………………. 15
II.3. density-functional theory ……………………………………………………… 16
II.3.1. Hohenberg-Kohn theorems …………………………………………….. 16
II.3.2. The Kohn-Sham equations …………………………………………….. 18
II.4. Solving the Kohn–Sham equations …………………………………………… 21
II.5. Exchange-correlation energy approximations ………………………………… 22
II.5.1. Local Density Approximation (LDA) …………………………………. 22
II.5.2. Generalized Gradient Approximation (GGA) …………………………. 24
II.5.3. Problems with the LDA and GGA …………………………………….. 26
II.5.4. LDA+U approach………………………………………………………. 26
II.5.5. TB-mBJ approach ……………………………………………………… 27
II.5.6. Hybrid functional ………………………………………………………. 28
References …………………………………………………………………………. 31
Chapter III: FP-LAPW method
III.1. Introduction …………………………………………………………………... 35
III.2. The APW method ……………………………………………………………. 36
III.3. The FP-LAPW method ………………………………………………………. 39
III.4. Construction of the Radial Functions ………………………………………... 40
III.4.1. Non-relativistic Radial Functions …………………………………….. 40
III.4.2. Relativistic Radial Functions ………………………………………….. 41
III.5. Semi-core states problem …………………………………………………….. 43
III.5.1. Multiple energy windows ……………………………………………... 43
III.5.2. LAPW+LO method ...…………………………………………………. 44
References …………………………………………………………………………. 45
Chapter IV : Results and discussion
IV.1. Structural properties of BaFAgCh (Ch=S, Se and Te) ………………………. 48
IV.2. Elastic properties of BaFAgCh (Ch=S, Se and Te) …………………………. 56
IV.2.1. Preamble ……………………………………………………………… 56
IV.2.2. Calculation method …………………………………………………… 59
IV.2.3. Single-crystal elastic constants ………………………………………. 61
IV.2.4. Polycrystalline elastic properties …………………………………….. 63
IV.3. Electronic properties of BaFAgCh (Ch=S, Se and Te) ……………………… 63
IV.3.1. Preamble .……………………………………………………………… 70
IV.3.2. Scalar relativistic electronic band structure …………………………… 71
IV.3.3. Full relativistic electronic band structure ……………………………. 74
IV.3.4. Effective mass ………………………………………………………… 76
IV.3.5. Total and partial density of states ……………………………………. 79
IV.3.6. Electronics charge density ……………………………………………. 81
IV.4. Optical Properties of BaFAgCh (Ch=S, Se and Te) ………………………… 83
IV.5. Thermoelectric properties of BaFAgCh (Ch=S, Se and Te) ………………… 99
IV.5.1. Thermoelectricity ……………………………………………………… 99
IV.5.2. Electrical and thermal conduction …………………………………… 102
IV.5.3. optimisation of thermoelectric materials ……………………………… 104
IV.5.4. From conventional to new thermoelectric materials ………………… 106
IV.5.5. Chemical potential …………………………………………………… 107
IV.5.6. Chemical potential dependence of TE properties of BaFAgCh (Ch = S,
Se and Te) …………………………………………………………………………
109
IV.5.7. Relaxation time and lattice thermal conductivity ……………………. 111
IV.5.8. Carrier concentration and temperature dependence of TE properties of
BaFAgCh (Ch = S, Se and Te)………………………………………………………
113
IV.6. Thermodynamic properties BaFAgCh (Ch=S, Se and Te) ………………….. 119
References …………………………………………………………………………. 129
Conclusion 136
Appendix
A.1. Wien2k Code …………………………………………………………………. 140
A.2. Spin-Orbit Coupling ………………………………...……………………….. 145
A.3. BoltzTraP Code ……………………………………………………………….. 148
A.4. Gibbs2 Code …………………………………………………………………... 153
References ………………………………………………………………………….. 158
Côte titre : DPH/0223 Exemplaires (1)
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