Étude des propriétés physiques des iodates métalliques par data mining / Chaima Ben Atallah

Public ISBD Titre : Étude des propriétés physiques des iodates métalliques par data mining Type de document : texte manuscrit Auteurs : Chaima Ben Atallah, Auteur ; Zoulikha Hebboul, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département des sciences de la matière Année de publication : 2022 Importance : 52 p. Format : 27 cm. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Chimie inorganique Langues : Français (fre) Mots-clés : Base de données  DFT  Analyse des composantes principales ACP  Apprentissage automatique  Gap Résumé : Dans ce travail , on a utilisé des valeurs expérimentales pour la famille des iodates métalliques et des valeurs calculées basées sur DFT afin de créer une base de données. Après, on a utilisé la méthode statique multi variées ACP pour étudier les propriétés de ces matériaux afin de déterminer la corrélation entre ces propriétés , et nous avons également utilisé une technique prédictive d'apprentissage automatique qui on permis de prédire l‟énergie de formation et l'énergie de gap de ces matériaux. note de thèses : Mémoire de master en chimie Étude des propriétés physiques des iodates métalliques par data mining [texte manuscrit] / Chaima Ben Atallah, Auteur ; Zoulikha Hebboul, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département des sciences de la matière, 2022 . - 52 p. ; 27 cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Chimie inorganique Langues : Français (fre) Mots-clés : Base de données  DFT  Analyse des composantes principales ACP  Apprentissage automatique  Gap Résumé : Dans ce travail , on a utilisé des valeurs expérimentales pour la famille des iodates métalliques et des valeurs calculées basées sur DFT afin de créer une base de données. Après, on a utilisé la méthode statique multi variées ACP pour étudier les propriétés de ces matériaux afin de déterminer la corrélation entre ces propriétés , et nous avons également utilisé une technique prédictive d'apprentissage automatique qui on permis de prédire l‟énergie de formation et l'énergie de gap de ces matériaux. note de thèses : Mémoire de master en chimie

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