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Title: Judd-Ofelt parameters : Bayesian inference and deep learning approach
Authors: BENTOUILA, Omar
AIADI, Kamel Eddin
BENHADJIR ,Abderrahmane
Keywords: Judd-Ofelt theory
Rare earth doped glasses
Bayesian Inference
Deep Learning
prediction
Issue Date: 2021
Abstract: Dans ce travail, deux nouvelles approches pour d ́eterminer les param`etres de Judd-Ofelt pour les ions de terres rares dans les verres ont ́et ́e pr ́esent ́ees : l’inf ́erence bay ́esienne et l’apprentissage profond. Ces approches sont un cadre alternatif de l’ajustement conventionnel des moindres carr ́es des donn ́ees exp ́erimentales utilis ́ees actuellement. La technique d’inf ́erence bay ́esienne a ́et ́e test ́ee avec succ`es, et les param`etres de Judd-Ofelt estim ́es des verres halog ́eno-phosphates dop ́es `a l’holmium et `a l’erbium montrent un bon accord avec la m ́ethode des moindres carr ́es. La deuxi`eme technique est un perceptron multicouche de r ́egression non lin ́eaire (MLP) qui a ́et ́e utilis ́e pour ajuster une matrice de composition de verres de tellurite dop ́es `a l’erbium avec leurs param`etres Judd-Ofelt correspondants. Nous r ́eussissons `a d ́etecter la corr ́elation avec un intervalle d’erreur raisonnable, en g ́en ́eral la m ́ethode a r ́eussi et peut ˆetre encore am ́elior ́ee pour pr ́edire les param`etres de Judd-Ofelt.
URI: http://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/26371
Appears in Collections:département de physique - Master

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