Nadéra Settouti - Doctorante
Equipe : Génome des matériaux
Encadrant : Pr. H. Aourag
E-mail : [email protected]
Equipe : Génome des matériaux
Encadrant : Pr. H. Aourag
E-mail : [email protected]
Magister en physique
Option: Physique de la Matière Condensée et des Semiconducteurs. Université Abou Bekr Belkaïd de Tlemcen.
Intitulée: Le réductionisme en chimie quantique et les grandes contradictions du tableau périodique avec la mécanique quantique et le rôle du datamining.
Soutenue en Octobre 2009
Intitulée: Le réductionisme en chimie quantique et les grandes contradictions du tableau périodique avec la mécanique quantique et le rôle du datamining.
Soutenue en Octobre 2009
Résumé des principaux résultats
Ce mémoire s’inscrit dans le cadre du « Génome de matériaux » destiné à la conception de nouveaux matériaux en utilisant les techniques du Datamining.
Dans ce travail on déduit comment la combinaison de deux domaines importants dans la physique : la mécanique quantique et le data mining et ses méthodes (ACP et PLS), nous a permi d’étudier un phénomène qui reste jusqu’à maintenant inconnu qui est l’énergie d’échange et de corrélation et de prédire des propriétés des matériaux qui n’ont pas été calculées avant, et qui sont presque inexistantes dans la littérature et qui serviront les futures recherches.
Notre base de donnée initiale contenait 20 éléments du tableau périodique, et qui représentent pour nous dans le Génome de matériaux des gènes pour générer et concevoir de nouveaux matériaux et calculer des propriétés qui n’ont pas été calculées avant, en utilisant les méthodes du data mining (ACP) , et (PLS) , on a pu prédire 194 matériaux binaires et on a calculé leur différentes énergies : Ecin, Ecoul, Eenuc, Exc, Etot.
Ces binaires prédits constitueront une excellente base de donnée pour les recherches ultérieures dans les domaines des matériaux.
- A ce titre nous avons démontré que par la connaissance des propriétés des éléments du tableau périodique de Mendeleïev, il est possible d’extraire un savoir à travers les modèles d’équations trouvées qui permettront de combiner les éléments du tableau périodique de Mendeleïev, pour créer d’autres matériaux.
- Ainsi nous avons démontré que les éléments du tableau périodique de Mendeleïev peuvent être les gènes pour générer de nouvelles combinaisons de matériaux, et cela juste sur la base des propriétés de ces gènes là. Ainsi c’est toute la philosophie du projet du génome des matériaux, par conséquent toute l’émergence de matériaux sur mesure.
- Nous avons pu démontrer que la connaissance des différentes énergies représentant l’hamiltonien sont fortement corrélées, ainsi cela nous permettra d’obtenir facilement le comportement de nouvelles générations de matériaux, et nous a permis de mieux comprendre l’interactivité entre ces différentes contributions.
Dans ce travail on déduit comment la combinaison de deux domaines importants dans la physique : la mécanique quantique et le data mining et ses méthodes (ACP et PLS), nous a permi d’étudier un phénomène qui reste jusqu’à maintenant inconnu qui est l’énergie d’échange et de corrélation et de prédire des propriétés des matériaux qui n’ont pas été calculées avant, et qui sont presque inexistantes dans la littérature et qui serviront les futures recherches.
Notre base de donnée initiale contenait 20 éléments du tableau périodique, et qui représentent pour nous dans le Génome de matériaux des gènes pour générer et concevoir de nouveaux matériaux et calculer des propriétés qui n’ont pas été calculées avant, en utilisant les méthodes du data mining (ACP) , et (PLS) , on a pu prédire 194 matériaux binaires et on a calculé leur différentes énergies : Ecin, Ecoul, Eenuc, Exc, Etot.
Ces binaires prédits constitueront une excellente base de donnée pour les recherches ultérieures dans les domaines des matériaux.
- A ce titre nous avons démontré que par la connaissance des propriétés des éléments du tableau périodique de Mendeleïev, il est possible d’extraire un savoir à travers les modèles d’équations trouvées qui permettront de combiner les éléments du tableau périodique de Mendeleïev, pour créer d’autres matériaux.
- Ainsi nous avons démontré que les éléments du tableau périodique de Mendeleïev peuvent être les gènes pour générer de nouvelles combinaisons de matériaux, et cela juste sur la base des propriétés de ces gènes là. Ainsi c’est toute la philosophie du projet du génome des matériaux, par conséquent toute l’émergence de matériaux sur mesure.
- Nous avons pu démontrer que la connaissance des différentes énergies représentant l’hamiltonien sont fortement corrélées, ainsi cela nous permettra d’obtenir facilement le comportement de nouvelles générations de matériaux, et nous a permis de mieux comprendre l’interactivité entre ces différentes contributions.
Date d’inscription en doctorat : Décembre 2009
Intitulé:
Etude par data mining de l’énergie d’échange et de corrélation dans la DFT
Description du sujet de Thèse:
Cette thèse, permettra d’établir une étude sur le réductionnisme en chimie quantique, et de réaliser une étude détaillée sur les grandes contradictions du tableau périodique avec la mécanique quantique, en montrant le rôle du data mining dans le réductionnisme et dans la précision de ces contradictions. Les techniques de l’ACP et de PLS seront utilisées afin de pouvoir mettre au point une méthode de détermination de ces contradictions sans difficulté.
Intitulé:
Etude par data mining de l’énergie d’échange et de corrélation dans la DFT
Description du sujet de Thèse:
Cette thèse, permettra d’établir une étude sur le réductionnisme en chimie quantique, et de réaliser une étude détaillée sur les grandes contradictions du tableau périodique avec la mécanique quantique, en montrant le rôle du data mining dans le réductionnisme et dans la précision de ces contradictions. Les techniques de l’ACP et de PLS seront utilisées afin de pouvoir mettre au point une méthode de détermination de ces contradictions sans difficulté.
Publications
- A Study of the Physical and Mechanical Properties of Lutetium Compared with Those of Transition Metals: A Data Mining Approach", Nadera Settouti, Hafid Aourag. JOM, The Journal of The Minerals, Metals & Materials Society (TMS). December 2014; volume 66, pages 1-7
Communication internationales
- La 18ème Ecole de Linux et des Logiciels libres, Bordj Bou Arréridj(2011).
- Computation and prediction of exchange and correlation energy in density functional theory using data mining methods. N. Settouti and H. Aourag. North African Conference on Computational Physics and Chemistry. NACCPC'10. Sidi Bel-Abbes, Algeria, December 12-14, 2010.
Communications nationales
- La 3ème Ecole Franco-Maghrebine de Nanosciences, Simulation- Modelisation Numeriques et ses Applications en Nanosciences. Université de Badji Mokhtar-Annaba(2011).
- How data mining can reduce computational complexity in the design of new materials: Case of the periodic table. H. Aourag and N.Settouti. Colloque National sur les Techniques de Modélisation et de Simulation en Science des Matériaux. (CN-TMSSM’09), Sidi Bel-abbès, 23-24 Novembre 2009 (Algérie).