The Canonical Function Method and its applications in Quantum Physics

The Canonical Function Method (CFM) is a powerful method that solves the radial Schr\"{o}dinger equation for the eigenvalues directly without having to evaluate the eigenfunctions. It is applied to various quantum mechanical problems in Atomic and Molecular physics with presence of regular or singular potentials. It has also been developed to handle single and multiple channel scattering problems where the phaseshift is required for the evaluation of the scattering cross-section. Its controllable accuracy makes it a valuable tool for the evaluation of vibrational levels of cold molecules, a sensitive test of Bohr correspondance principle and a powerful method to tackle local and non-local spin dependent problems.Comment: 30 pages, 12 figures- To submit to Reviews of Modern Physic

Parametric Potential Determination by the Canonical Function Method

The canonical function method (CFM) is a powerful means for solving the Radial Schrodinger Equation. The mathematical difficulty of the RSE lies in the fact it is a singular boundary value problem. The CFM turns it into a regular initial value problem and allows the full determination of the spectrum of the Schrodinger operator without calculating the eigenfunctions. Following the parametrisation suggested by Klapisch and Green, Sellin and Zachor we develop a CFM to optimise the potential parameters in order to reproduce the experimental Quantum Defect results for various Rydberg series of He, Ne and Ar as evaluated from Moore's data

Contribution à la dépollution des eaux usées de textile par électrocoagulation et par adsorption sur des composés à base de fer et d’aluminium

Les ressources hydriques au monde sont rares et la demande en eau connaît une croissance continue en liaison avec l’évolution démographique et les activités consommatrices en eau, notamment les industries de textiles se voient dans l’obligation de recycler les eaux résiduaires et en particulier celles colorées. Dans ce travail, nous nous sommes intéressés à l’étude de l’élimination des matières organiques et colorantes de deux rejets provenant des industries de textile, un de teinture du tissu de polyester à pH acide et l’autre de teinture du tissu de coton à pH basique. Ces rejets ont été traités de deux manières. La première est par électrocoagulation en utilisant des plaques de fer et/ou d’aluminium. La deuxième est par adsorption sur des composés synthétiques à base de fer et d’aluminium préparés par électrocoagulation. Dans le cas du traitement par le procédé d’électrocoagulation, nous avons constaté que le rendement d’élimination en demande chimique en oxygène (DCO) du rejet de polyester atteint un rendement de DCO de 60% pour un temps de 7 min de réaction. Pour le rejet de coton, le rendement d’élimination, par les plaques de fer/aluminium et l’élimination des matières colorantes, atteint une valeur de 45% en terme de DCO, et ceci en utilisant des plaques d’aluminium seul et de fer/aluminium pour un temps de 12 et 15 min respectivement. Dans le cas du traitement par ajout des coagulants synthétiques préparés au laboratoire, nous pouvons observer que le meilleur rendement d’élimination en DCO du rejet de polyester est obtenu pour une valeur de 48%, pour la faible granulométrie avec une concentration de 5 g/l du composé à base de fer /aluminium. Le rendement d’élimination en DCO du rejet de coton augmente jusqu'à une valeur de 60% avec une concentration de 5 g/l de coagulants appliqués à base d’aluminium seul. Les résultats de la dépollution de ces rejets, ont montré que le rendement d'élimination des matières organiques et colorantes par le procédé d'électrocoagulation est important, et la durée de traitement est courte, mais l'inconvénient de ce procédé c'est la saleté des plaques après chaque utilisation et la fabrication d'une grande quantité des boues par rapport à l’adsorption sur des composés à base de fer /aluminium où on utilise des poudres peu solubles et stables avec un bon rendement d’élimination et faibles quantités de fer et d'aluminium dans le surnageant traité.Keywords: Colorant textile, électrocoagulation, adsorption, dépollution, fer, aluminiu

Performance Enhancement of Large Crossbar Resistive Memories With Complementary and 1D1R-1R1D RRAM Structures

The paper proposes novel solutions to improve the signal and thermal integrity of crossbar arrays of Resistive Random-Access Memories, that are among the most promising technologies for the 3D monolithic integration. These structures suffer from electrothermal issues, due to the heat generated by the power dissipation during the write process. This paper explores novel solutions based on new architectures and materials, for managing the issues related to the voltage drop along the interconnects and to thermal crosstalk between memory cells. The analyzed memristor is the 1 Diode - 1 Resistor memory. The two architectural solutions are given by a reverse architecture and a complementary resistive switching one. Compared to conventional architectures, both of them are also reducing the number of layers where the bias is applied. The electrothermal performance of these new structures is compared to that of the reference one, for a case-study given by a 4 × 4 × 4 array. To this end, a full-3D numerical Multiphysics model is implemented and successfully compared against other models in literature. The possibility of changing the interconnect materials is also analyzed. The results of this performance analysis clearly show the benefits of moving to these novel architectures, together with the choice of new materials

in-silico and in-vitro analysis of IL36RN mutations reveals critical residues for the function of the interleukin-36 receptor complex

Generalized pustular psoriasis (GPP) is a potentially life-threatening skin disease, associated with IL36RN mutations. IL36RN encodes the interleukin (IL)-36 receptor antagonist (IL-36Ra), a protein that downregulates the activity of IL-36 cytokines by blocking their receptor (IL-36R). While GPP can be treated with IL-36R inhibitors, the structural underpinnings of the IL-36Ra/IL-36R interaction remain poorly understood. Here, we sought to address this question by systematically investigating the effects of IL36RN mutations. We experimentally characterized the effects of 30 IL36RN variants on protein stability. In parallel, we used a machine-learning tool (Rhapsody) to analyse the IL-36Ra three-dimensional structure and predict the impact of all possible amino acid substitutions. This integrated approach identified 21 amino acids that are essential to IL-36Ra stability. We next investigated the effects of IL36RN changes on IL-36Ra/IL-36R binding and IL-36R signalling. By combining in-vitro assays and machine-learning with a second programme (mCSM), we identified 13 amino acids that are critical to IL-36Ra/IL36R engagement. Finally, we experimentally validated three representative predictions, further confirming the reliability of Rhapsody and mCSM. These findings shed light on the structural determinants of IL-36Ra activity, with potential to facilitate the design of new IL-36 inhibitors and aid the interpretation of IL36RN variants in diagnostic settings