http://dspace.univ-setif.dz:8888/jspui/handle/123456789/517 2026-04-29T23:50:48Z 2026-04-29T23:50:48Z Benzouache, Oussama http://dspace.univ-setif.dz:8888/jspui/handle/123456789/6469 2025-11-17T13:36:21Z 2025-01-01T00:00:00Z

Titre: The Three-Dimensional Dirac Oscillator: Spin Interactions and Stationary Regime Auteur(s): Benzouache, Oussama Résumé: This thesis explores the Dirac oscillator (DO) and its non-relativistic limit (non-relativistic Dirac oscillator, NRDO) as advanced models extending the quantum harmonic oscillator (QHO). Beginning with classical and quantum oscillators, we identify their limitations in describing intrinsic spin-related dynamics. We then introduce the DO, detailing its relativistic structure, and justify the transition to the NRDO to better study spin, spin force, and zitterbewegung. Furthermore, we investigate spin-orbit Hamiltonians on spherical geometries following M. S. Shikakhwa’s formulation, highlighting their role in confining and controlling spin dynamics. Finally, we present a stationary 3D solution of the DO and discuss its potential applications in modern quantum systems ==================================================================================================== Ce mémoire étudie l’oscillateur de Dirac (OD) et sa limite non relativiste (oscillateur de Dirac non relativiste, ODNR) comme modèles avancés prolongeant l’oscillateur harmonique quantique (OHQ). En partant des oscillateurs classiques et quantiques, nous identifions leurs limites à décrire les dynamiques liées au spin intrinsèque. Nous introduisons ensuite l’OD, en détaillant sa structure relativiste, et justifions le passage à l’ODNR pour mieux étudier le spin force, le spin et le zitterbewegung. De plus, nous analysons les hamiltoniens spin-orbite sur des géométries sphériques selon la formulation de M. S. Shikakhwa, en soulignant leur rôle dans le confinement et le contrôle du spin. Enfin, nous présentons une solution stationnaire 3D de l’OD et discutons de ses applications potentielles dans les systèmes quantiques moderne .

2025-01-01T00:00:00Z Bellal, Ilhem http://dspace.univ-setif.dz:8888/jspui/handle/123456789/6468 2025-11-17T12:50:36Z 2025-01-01T00:00:00Z

Titre: Machine learning prediction of Gold Production in supernova Auteur(s): Bellal, Ilhem Résumé: This topic dives into the cutting-edge application of artificial intelligence (AI), specifically Convolutional Neural Networks (CNNs), to analyze astrophysical spectra and detect heavy elements like gold in supernova remnants—super exciting stuff! It involves developing and training a CNN model using a synthetic dataset sourced from Kaggle, derived from the study "Artificial Intelligence Assisted Inversion of Synthetic Type Ia Supernova Spectra," and a newly constructed database compiled from open-source astronomical observations. This thesis kicks off with a brief intro to AI, machine learning (ML), and deep learning (DL), and highlights how ML can tackle supernova spectral analysis. It also walks through using Python, with libraries like TensorFlow/Keras, and Google Colab’s cloud-based, hardware-accelerated environment to build and train the CNN model. The trained CNN model predicts the presence of r-process–dominated elements, with training based on the Kaggle dataset and the newly created database. The results are promising, achieving an accuracy of 83.33% and a recall of 100% for r-process events, though performance varies due to data quality and hardware limitations. This work aims to enhance the CNN’s ability to identify heavy elements in supernova spectra, offering insights into nucleosynthesis while addressing challenges like data preprocessing and model optimization—setting the stage for future astrophysical discoveries ==================================================================================================== Ce sujet explore l’application moderne de l’intelligence artificielle (IA), en particulier les réseaux de neurones convolutifs (CNN), pour analyser les spectres astrophysiques et détecter des éléments lourds comme l’or dans les vestiges de supernovae—vraiment passionnant! Il s’agit de développer et d’entraîner un modèle CNN en utilisant un ensemble de données synthétiques provenant de Kaggle, dérivé de l’étude "Artificial Intelligence Assisted Inversion of Synthetic Type Ia Supernova Spectra," ainsi qu’une nouvelle base de données construite à partir d’observations astronomiques open-source. Cette thèse commence par une brève introduction à l’IA, l’apprentissage automatique (ML) et l’apprentissage profond (DL), et montre comment le ML peut aborder l’analyse des spectres de supernovae. Elle explique également l’utilisation de Python, avec des bibliothèques comme TensorFlow/Keras, et l’environnement cloud accéléré par le matériel de Google Colab pour construire et entraîner le modèle CNN. Le modèle CNN entraîné prédit la présence d’éléments dominés par le processus r, avec un entraînement basé sur les données Kaggle et la nouvelle base de données créée. Les résultats sont prometteurs, avec une précision de 83,33 % et un rappel de 100 % pour les événements r-process, bien que les performances varient en raison de la qualité des données et des limites matérielles.Ce travail vise à améliorer la capacité du CNN à identifier les éléments lourds dans les spectres de supernovae, offrant des perspectives sur la nucléosynthèse tout en traitant des défis comme le prétraitement des données et l’optimisation du modèle—ouvrant la voie à de futures découvertes astrophysiques.

2025-01-01T00:00:00Z Mihoubi, Alaâ Errehmane http://dspace.univ-setif.dz:8888/jspui/handle/123456789/6371 2025-11-09T09:32:48Z 2025-01-01T00:00:00Z

Titre: Optimizing radioiodine therapy: comparison of therapeutic activity calculation models Auteur(s): Mihoubi, Alaâ Errehmane Résumé: Introduction: Graves’ disease requires tailored radioiodine (¹³¹I) therapy due to variable thyroid volume and iodine uptake. Methods: Retrospective study on 4 patients at Annaba Cancer Center. Thyroid volume was measured by ultrasound; iodine uptake and effective half-life (Teff) via Atomlab 960. Compared four models: Marinelli formula, fixed-dose, non-dosimetric, and MIRD schema. Results: MIRD model was most precise (3.8–14.1 mCi), adjusting for gland size and uptake. Marinelli provided practical balance (3.4–9.3 mCi). Non-dosimetric models risked underdosing small glands. Fixed protocols lacked flexibility for prolonged Teff. Conclusions: MIRD offers best personalization but needs advanced tools. Marinelli is suitable where resources are limited. AI-based dosimetry may improve future precision ==================================================================================================== Introduction : La maladie de Basedow nécessite une thérapie à l’iode ¹³¹I personnalisée à cause des variations de volume thyroïdien et de fixation. Méthodes : Étude rétrospective sur 4 patients au Centre anticancer d’Annaba. Volume mesuré par échographie ; fixation et Teff par Atomlab 960. Quatre modèles comparés : formule de Marinelli, dose fixe, non-dosimétrique, et schéma MIRD. Résultats : Le modèle MIRD est le plus précis (3,8–14,1 mCi). Marinelli propose un bon compromis (3,4–9,3 mCi). Les modèles non-dosimétriques sous-dosent les petites glandes. Les protocoles fixes manquent de flexibilité. Conclusions : Le schéma MIRD permet une personnalisation optimale, mais exige une infrastructure avancée. La formule de Marinelli est adaptée aux ressources limitées. L’IA pourrait améliorer la dosimétrie future.

2025-01-01T00:00:00Z Abiren, Sanaa http://dspace.univ-setif.dz:8888/jspui/handle/123456789/6370 2025-11-09T09:22:18Z 2025-01-01T00:00:00Z

Titre: Ab-initio Study of fundamental properties of a cubic perovskite - BiIn𝐨𝟑- Auteur(s): Abiren, Sanaa Résumé: In this work, we studied the structural, electronic and elastic properties of the cubic perovskite composite BiIn𝒐𝟑. The aim of this work is to know the properties of BiIn𝒐𝟑 in preparation for the possible use of this compound in certain applications and fields. For this purpose, we used the (ab initio) calculation method, based on the density functional theory (DFT) included in CASTEP and integrated with the plane wave method and pseudopotentials (PP-PW), to calculate the cross-correlation potential (Xc), we used the localized density approximation (LDA) as well as the generalized gradient approximation (GGA) in the calculations and found that the lattice constant and compressive modulus obtained are consistent with the theoretical results. The elasticity constants increase with increasing hydrostatic pressure, where we studied a range from 0 GPa to 40 GPa. As for the elastic properties, we calculated the Zener ratio and found that the compound is anisotropic; and more rigid along the crystalline direction [100], The elastic constants fulfilled the stability conditions, which means that our compound is structurally stable. The results of the energy band analysis indicated that the studied compound is an indirect band gap conductor, moreover, by analyzing the density of state spectrum we found that the chemical bonds are a mixture of valence and ionic bonds and that Bi -6p constitutes the majority of the conduction band, according to DOS analysis, while O -2p states practically dominate the valence band. Our results from the study of the physical properties of the BiIn𝒐𝟑 molecule indicate that our compound could be a good substitute (candidate) for lead-containing materials to protect nature from its toxicity ==================================================================================================== Dans ce travail, nous avons étudié les propriétés structurelles, électroniques et élastiques du composite de pérovskite cubique BiIn𝒐𝟑. Le but de ce travail est de connaître les propriétés de BiIn𝒐𝟑 en vue d'une éventuelle utilisation de ce composé dans certaines applications et domaines. Pour ce faire, nous avons utilisé la méthode de calcul (ab-initio), basée sur la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) incluse dans CASTEP et intégrée avec la méthode des ondes planes et des pseudopotentiels (PP-PW), pour calculer le potentiel de corrélation croisée (Xc), nous avons utilisé l'approximation de la densité localisée (LDA) ainsi que l'approximation du gradient généralisé (GGA) dans les calculs et avons constaté que la constante de réseau et le module de compression obtenus sont cohérents avec les résultats théoriques. Les constantes d'élasticité augmentent avec la pression hydrostatique, où nous avons étudié une gamme de 0 GPa à 40 GPa. En ce qui concerne les propriétés élastiques, nous avons calculé le rapport de Zener et constaté que le composé est anisotrope et plus rigide le long de la direction cristalline [100], Les constantes élastiques remplissent les conditions de stabilité, ce qui signifie que notre composé est structurellement stable. Les résultats de l'analyse de la bande d'énergie indiquent que le composé étudié est un conducteur à bande interdite indirecte. De plus, en analysant le spectre de la densité d'état, nous avons constaté que les liaisons chimiques sont un mélange de liaisons de valence et de liaisons ioniques et que Bi -6p constitue la majorité de la bande de conduction, selon l'analyse DOS, tandis que les états O -2p dominent pratiquement la bande de valence. Les résultats de l'étude des propriétés physiques de la molécule BiIn𝒐𝟑 indiquent que notre composé pourrait être un bon substitut (candidat) pour les matériaux contenant du plomb afin de protéger la nature de sa toxicité.

2025-01-01T00:00:00Z