Structure, conductivité thermique et défauts de type “ Two level system” dans le nitrure de silicium amorphe par des méthodes de calcul ab initio et machine learning
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Auteur : Lambrecht, Achille
Date de soutenance : 18-07-2025
Directeur(s) de thèse : Massobrio, Carlo - Martin, Evelyne
Président : Maignan, Antoine
Rapporteur(s) : Dappe, Yannick - Merabia, Samy
Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
Date de soutenance : 18-07-2025
Directeur(s) de thèse : Massobrio, Carlo - Martin, Evelyne
Président : Maignan, Antoine
Rapporteur(s) : Dappe, Yannick - Merabia, Samy
Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
Discipline : Physique / matière condensée
Classification : Physique, Informatique
Mots-clés libres : Nitrure de silicium amorphe, Dynamique moléculaire, Conductivité thermique, TLS
Mots-clés :
Classification : Physique, Informatique
Mots-clés libres : Nitrure de silicium amorphe, Dynamique moléculaire, Conductivité thermique, TLS
Mots-clés :
- Théorie quantique
- Nitrure de silicium
- Conductivité thermique
- Apprentissage automatique
Type de contenu : Text
Format : PDF
Format : PDF
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2025STRAD018
Type de ressource : Thèse
Identifiant : 2025STRAD018
Type de ressource : Thèse


