Przejścia fazowe w 1D modelu Isinga
|
|
- Beata Murawska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Przejścia fazowe w 1D modelu Isinga z zero-temperaturową dynamiką Glaubera Rafał Topolnicki rafal.topolnicki@gmail.com Wydział Fizyki i Astronomii Uniwersytet Wrocławski Wydział Podstawowych Problemów Techniki Politechnika Wrocławska Kielce, 26 kwietnia 2012 Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
2 Ogólnie o magnetyzmie Ogólnie o magnetyzmie pewne materiały zachowują namagnesowanie po usunięciu zewnętrznego pola magnetycznego, usunięcie namagnesowanie wymaga przyłożenia przeciwnie skierowanego pola koercji H c, duże H c = twarde magnetyki mające praktyczne zastosowania, stopy SmCo 5, Nd 2 Fe 14 B H c dla SmCo 5 w temperaturze 300K H c = 44kOe dla porównania - materiały magnetyczne półtwarde, HDD, H c = 100Oe Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
3 Ogólnie o magnetyzmie Ferromagnetyk vs. antyferromagnetyk m = ±1, ρ = 0 m = 0, ρ = 1 magnetyzacja m = 1 L N σ i i=1 gęstość bondów ρ = 1 2L N i=1 1 σ i σ i+1 Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
4 Single Chain Magnets Single Molecule/Chain Magnets pewne molekuły zawierające paramagnetyk mogą posiadać trwały moment magnetyczny w niskich temperaturach nie tworzą domen - większe upakowanie informacji, podobnie mogą zachowywać się molekuły o powtarzającej się budowie, C. Coulon, et al. Glauber dynamics in a single-chain magnet: From theory to real systems Phys. Rev. B 69 (2004) L. Bogani, et al. Single chain magnets: where to from here? J. Mater. Chem., 18, (2008) Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
5 Single Chain Magnets Single Molecule/Chain Magnets pewne molekuły zawierające paramagnetyk mogą posiadać trwały moment magnetyczny w niskich temperaturach nie tworzą domen - większe upakowanie informacji, podobnie mogą zachowywać się molekuły o powtarzającej się budowie, C. Coulon, et al. Glauber dynamics in a single-chain magnet: From theory to real systems Phys. Rev. B 69 (2004) L. Bogani, et al. Single chain magnets: where to from here? J. Mater. Chem., 18, (2008) Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
6 Single Chain Magnets SCM [Co(hfac) 2 NIT-C 6 H 4 -O-R] (hfac=1,1,1,5,5,5-hexafluoro-2,4-pentanedione, NIT=nitronyl-nitroxide) układ opisany modelem Isinga z dynamiką Glaubera, łańcuch Co(II) połączony rodnikami nitrynolowo-nitroksydowymi, niesparowany, zdelokalizowany na grupach NO, elektron - nośnik magnetyzmu, kształt molekuły zależy od podstawnika 1 spirala - grupa metylowa R=CH 3 2 łańcuch - grupa n-butylowa R=(CH 2) 3CH większe oddziaływania między elementami - uporządkowanie magnetyczne przy 45K, ogromne pole koercji H c = 52kOe przy 6K R. Sessoli, Record Hard Magnets: Glauber Dynamic Are Key, Angew. Chem. Int. Ed. 2008, 47, Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
7 O modelu Model Isinga matematyczny model ferromagnetyka, Wilhelm Lenz ! H = 1 2 i,j J ij σ i σ j i hσ i = 1 2 J i,j σ i σ j J > 0 - ferromagnetyk J < 0 - antyferromagnetyk J = 0 - brak oddziaływania między spinami Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
8 Przejścia fazowe w pigułce Przejścia fazowe w pigułce Musimy mieć dwie fazy, Przykłady przejść fazowych - krzepnięcie, wrzenie, pojawienie się spontanicznej magnetyzacji,... Punkt krytyczny - punkt w którym znika różnica między fazami, Klasyfikacja przejść fazowych Klasyfikacja Ehrenfesta - jeżeli potencjał TD i (n 1) pochodnych jest ciągłych, natomiast n-ta pochodna jest nieciągła to przejścia nazywamy przejściem n-tego rodzaju Klasyfikacja Fishera: przejście nieciągłe - jeżeli pochodne potencjału TD zmieniają się w sposób skokowy PF I rodzaju wg Ehernfesta przejścia ciągłe - jeżeli potencjał TD i jego pierwsza pochodna jest ciągła Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
9 Przejścia fazowe w pigułce Przejścia fazowe w pigułce Musimy mieć dwie fazy, Przykłady przejść fazowych - krzepnięcie, wrzenie, pojawienie się spontanicznej magnetyzacji,... Punkt krytyczny - punkt w którym znika różnica między fazami, Klasyfikacja przejść fazowych Klasyfikacja Ehrenfesta - jeżeli potencjał TD i (n 1) pochodnych jest ciągłych, natomiast n-ta pochodna jest nieciągła to przejścia nazywamy przejściem n-tego rodzaju Klasyfikacja Fishera: przejście nieciągłe - jeżeli pochodne potencjału TD zmieniają się w sposób skokowy PF I rodzaju wg Ehernfesta przejścia ciągłe - jeżeli potencjał TD i jego pierwsza pochodna jest ciągła Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
10 Przejścia fazowe w pigułce Wykładnik krytyczny Jeżeli nieujemna funkcja f(x) zachowuje się dla x 0 jak x λ co znaczy: lim x 0 [ ] ln f(x) = λ ln x Czym są klasy uniwersalności? Wielkości takie jak ciepło właściwe, magnetyzacja itd. mają w ogólności postać: f = T T c α ( ) α x, czyli f = T c x 0 Prawo potęgowe niezależne od skali. Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
11 Algorytm Metropolisa Algorytm Metropolisa 1 Zadajemy stan początkowy, 2 Wybieramy losowy węzeł j, 3 Liczymy zmianę energii jaka powstałaby na skutek obroku spinu: δe j (t) = 2σ j (t) [σ j 1 (t) + σ j+1 (t)] 4 Akceptacja nowej konfiguracji σ j (t + 1) = σ j (t) z prawdopodobieństwem W (δe) { 1 jeśli δe < 0 W (δe) = exp ( δe/kt ) jeśli δe 0 5 Powtarzaj kroki 2-4 Co dzieje się w temperaturze T 0?? W (δe) T 0 { 1 jeśli δe 0 0 jeśli δe > 0 Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
12 Algorytm Metropolisa Algorytm Metropolisa 1 Zadajemy stan początkowy, 2 Wybieramy losowy węzeł j, 3 Liczymy zmianę energii jaka powstałaby na skutek obroku spinu: δe j (t) = 2σ j (t) [σ j 1 (t) + σ j+1 (t)] 4 Akceptacja nowej konfiguracji σ j (t + 1) = σ j (t) z prawdopodobieństwem W (δe) { 1 jeśli δe < 0 W (δe) = exp ( δe/kt ) jeśli δe 0 5 Powtarzaj kroki 2-4 Co dzieje się w temperaturze T 0?? W (δe) T 0 { 1 jeśli δe 0 0 jeśli δe > 0 Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
13 Dynamika Glaubera Uogólniona dynamika Glaubera w T = 0 Uogólnienie dynamiki z algorytmu Metropolisa: 1 jeżeli δe < 0 W (δe) = W 0 jeżeli δe = 0 0 jeżeli δe > 0 Pytanie: Jaki jest wpływ wartości W 0 na zachowanie układu? Badane układy są opisane przez parę parametrów (p, W 0 ) Rodzaje updatingu model = hamiltonian + dynamika (updating) synchroniczny: wszystkie części układu uaktualniane są w tym samym czasie asynchroniczny: niewszystkie części układu uaktualniane są w tym samym czasie Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
14 Dynamika Glaubera Uogólniona dynamika Glaubera w T = 0 Uogólnienie dynamiki z algorytmu Metropolisa: 1 jeżeli δe < 0 W (δe) = W 0 jeżeli δe = 0 0 jeżeli δe > 0 Pytanie: Jaki jest wpływ wartości W 0 na zachowanie układu? Badane układy są opisane przez parę parametrów (p, W 0 ) Rodzaje updatingu model = hamiltonian + dynamika (updating) synchroniczny: wszystkie części układu uaktualniane są w tym samym czasie asynchroniczny: niewszystkie części układu uaktualniane są w tym samym czasie Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
15 Dynamika Glaubera Co robi p? p 1/L p = 1 asynchorniczny synchorniczny Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
16 Dynamika Glaubera Co robi p? p 1/L p = 1 asynchorniczny synchorniczny Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
17 Dynamika Glaubera Co robi p? p 1/L p = 1 asynchorniczny synchorniczny Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
18 Dynamika Glaubera Przejście fazowe ze względu na parametr p (W 0 = 1) Rysunek: a) Zależność ρ(t) dla p = 0.40, p = p c = 0.41, p = b) Uśrednianie jedynie po przeżywających konfiguracjach w zależności od wielkości układu L = 2 n, n {4,..., 13} Wykładnik krytyczny: ρ(t) t δ, δ = 0, 286(1) p=pc F. Raddichi et al., Phase Transition between Synchoronous and Asynchronous Updating Algorithms, J. Stat. Phys. (2007) Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
19 Model z p = 1 i zmiennym W 0 Przejścia fazowe w układzie z p = 1 Rysunek: Zmiana w czasie średniej liczby bondów dla różnych wartości W 0. L = 128 uśrednianie po 5000 realizacji Wnioski: dla każdego W 0 [0, 1], W 0 0, 5 układ osiąga stan końcowy - ferro- albo antyferro-magnetyczny, przejście fazowe dla W 0 = 0, 5 Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
20 Model z p = 1 i zmiennym W 0 Jak przejście fazowe wygląda w skali mikro? (p = 1) Rysunek: Wygląd sieci w czasie - współistnienie faz. Obszar biały to klaster ferromagnetyczny, czarny antyferromagnetyczny. K. Sznajd-Weron, Phase Transition in one-dimensional Ising ferromagnet [...], Phys. Rev. E 82, (2010) Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
21 Model z p = 1 i zmiennym W 0 Czas relaksacji τ = 1 N N τ i i=1 Czas relaksacji τ = czas potrzebny na osiągnięcie przez układ jednego z dwóch stanów stabilnych - ferro- albo antyferro-magnetycznego Gęstość bondów w stanie stacjonarnym ρ st = lim t ρ(t) Stan stacjonarny to stan do jakiego zmierza układ gdy czas rośnie do nieskończoności. Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
22 Model z p = 1 i zmiennym W 0 Zależność od rozmiaru liniowego L (p = 1) Rysunek: Gętość bondów w stanie stacjonarnym w zależności od wielkości układu L. b) Skalowanie czasu relaksacji wraz z rozmiarem liniowym układu Wnioski: w granicy L spodziewamy się skokowej zmiany ρ st - nieciągłe przejście fazowe na wykresie τ spodziewamy się ostrego piku dla W 0 = 0, 5 tzn. w tym punkcie τ L 2 K. Sznajd-Weron, Phase Transition in one-dimensional Ising ferromagnet [...], Phys. Rev. E 82, (2010) Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
23 Model z p = 1 i zmiennym W 0 Jakie przejście fazowe? Skalowanie wskazujące na ciągłe przejście fazowe. ρ st = L β/ν f ( (W 0 W c)l 1/ν) W c = 0, 5 β 0, 0 ν 1, 0 τ = L z g ( (W 0 W c)l 1/ν) W c = 0, 5 z 2, 0 ν 1, 0 I. Gu Yi et al., Comment on Phase Transition in one-dimensional Ising ferromagnet [...] arxiv:cond-mat.stat-mech/ v1, 13 Jul 2011 Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
24 Nowy model - zmienne p i W 0 Nowy model - zmienne p i W 0 Rysunek: Trajektorie w czasie Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
25 Nowy model - zmienne p i W 0 Rysunek: Diagram fazowy dla L = 40. Czarny obszar to faza antyferro-magnetyczna, biały obszar odpowiada ferromagnetykowi Porównaj: B. Skorupa et al., Phase Diagram of a zero-temperature Glauber dynamics under partially synchornous updates arxiv:cond-mat: v2 Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
26 Nowy model - zmienne p i W 0 Rysunek: Gęstość bondów po czasie 50000MCS. L=64 Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
27 Nowy model - zmienne p i W 0 Rysunek: Gęstość bondów po czasie 50000MCS. L=64 Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
28 Nowy model - zmienne p i W 0 Nowe wyniki Przejście fazowe dla p = 0, 95 Skalowanie skończenie rozmiarowe: ρ st = L β/ν f((w 0 W c )L 1/ν ) β > 0 - ciągłe przejście fazowe Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
29 Nowy model - zmienne p i W 0 Jeśli zostanie czas - dlaczego to jest trudne? Nikt tego jeszcze nie liczył, Układ jest nierównowagowy, Obliczenia są długotrwałe a wyniki trudne w interpretacji, Ogromna czułość na punkt krytyczny W c, którego nie znamy Nie znamy postaci funkcji f w skalowaniu skończenie rozmiarowym. Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
30 Literatura Literatura 1 F. Raddichi et al., Phase Transition between Synchoronous and Asynchronous Updating Algorithms, J. Stat. Phys. (2007) 129: , 2 K. Sznajd-Weron, Phase Transition in one-dimensional Ising ferromagnet [...], Phys. Rev. E 82, (2010), 3 B. Skorupa et al., Phase Diagram of a zero-temperature Glauber dynamics under partially synchornous updates, 4 I. Gu Yi et al., Comment on Phase Transition in one-dimensional Ising ferromagnet [...] arxiv:cond-mat.stat-mech/ v1, 13 Jul R. Sessoli, Record Hard Magnets: Glauber Dynamic Are Key, Angew. Chem. Int. Ed. 2008, 47, C. Coulon, et al. Glauber dynamics in a single-chain magnet: From theory to real systems Phys. Rev. B 69 (2004) 7 L. Bogani, et al. Single chain magnets: where to from here? J. Mater. Chem., 18, (2008) 8 K. Binger, D. Landau, Phys. Rev. B 30, 1477 (1984) Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
31 Podziękowanie Dziękuję za uwagę Przejscia fazowe w modelu Isinga z dynamik Glaubera w T=0 Kielce, 26 kwietnia / 25
Model Isinga. Katarzyna Sznajd-Weron
Model Isinga Katarzyna Sznajd-Weron Temperatura Curie ciągłe przejście fazowe magnes ferromagnetyk Przejście fazowe Katarzyna Sznajd-Weron Ferromagnetyk T T c Paramagnetyk T > T c Jak to zrozumieć? Model
Bardziej szczegółowoCo to jest model Isinga?
Co to jest model Isinga? Fakty eksperymentalne W pewnych metalach (np. Fe, Ni) następuje spontaniczne ustawianie się spinów wzdłuż pewnego kierunku, powodując powstanie makroskopowego pola magnetycznego.
Bardziej szczegółowoKrytyczność i przejścia fazowe. Katarzyna Sznajd-Weron
Krytyczność i przejścia fazowe Katarzyna Sznajd-Weron Temperatura Curie Temperatura Curie ciągłe przejście fazowe magnes ferromagnetyk Przejście fazowe Katarzyna Sznajd-Weron Ferromagnetyk T T c Paramagnetyk
Bardziej szczegółowoKrytyczność, przejścia fazowe i symulacje Monte Carlo. Katarzyna Sznajd-Weron Physics of Complex System
Krytyczność, przejścia fazowe i symulacje Monte Carlo Katarzyna Sznajd-Weron Physics of Complex System Przejścia fazowe wokół nas woda faza ciekła PUNKT KRYTYCZNY Lód faza stała para faza gazowa ciągłe
Bardziej szczegółowoBadanie słabych przemian fazowych pierwszego rodzaju w eksperymencie komputerowym dla trójwymiarowego modelu Ashkina-Tellera
Badanie słabych przemian fazowych pierwszego rodzaju w eksperymencie komputerowym dla trójwymiarowego modelu Ashkina-Tellera D. Jeziorek-Knioła, Z. Wojtkowiak, G. Musiał Faculty of Physics, A. Mickiewicz
Bardziej szczegółowoWstęp do fizyki statystycznej: krytyczność i przejścia fazowe. Katarzyna Sznajd-Weron
Wstęp do fizyki statystycznej: krytyczność i przejścia fazowe Katarzyna Sznajd-Weron Co to jest fizyka statystyczna? Termodynamika poziom makroskopowy Fizyka statystyczna poziom mikroskopowy Marcin Weron
Bardziej szczegółowoPrzejścia fazowe w uogólnionym modelu modelu q-wyborcy na grafie zupełnym
Przejścia fazowe w uogólnionym modelu modelu q-wyborcy na grafie zupełnym Piotr Nyczka Institute of Theoretical Physics University of Wrocław Artykuły Opinion dynamics as a movement in a bistable potential
Bardziej szczegółowomodel isinga 2d ab 10 grudnia 2016
model isinga 2d ab 10 grudnia 2016 tematyka Model spinów Isinga Hamiltonian i suma statystyczna modelu Metoda Monte-Carlo. Algorytm Metropolisa. Obserwable Modelowanie: Model Isinga 1 hamiltonian I Hamiltonian,
Bardziej szczegółowoObliczenia inspirowane Naturą
Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 03 (uzupełnienie Wykładu 02) Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 31/03/2016 1 / 17 1 2 / 17 Dynamika populacji Równania Lotki-Voltery opisują model drapieżnik-ofiara.
Bardziej szczegółowoUporzadkowanie magnetyczne w niskowymiarowym magnetyku molekularnym
Uporzadkowanie magnetyczne w niskowymiarowym magnetyku molekularnym (tetrenh 5 ) 0.8 Cu 4 [W(CN) 8 ] 4 7.2H 2 O T. Wasiutyński Instytut Fizyki Jadrowej PAN 15 czerwca 2007 Zespół: M. Bałanda, R. Pełka,
Bardziej szczegółowoVoter model on Sierpiński fractals Model głosujący na fraktalach Sierpińskiego
Voter model on Sierpiński fractals Model głosujący na fraktalach Sierpińskiego Krzysztof Suchecki Janusz A. Hołyst Wydział Fizyki Politechniki Warszawskiej Plan Model głosujący : definicja i własności
Bardziej szczegółowoWariacyjna teoria grupy renormalizacji w opisie uczenia głębokiego czyli Deep
Wariacyjna teoria grupy renormalizacji w opisie uczenia głębokiego czyli Deep Learning oczami fizyka statystycznego Zakład Algebry i Kombinatoryki Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych 18 kwietnia 2018
Bardziej szczegółowoMagdalena Fitta. Zakład Materiałów Magnetycznych i Nanostruktur NZ34
Magdalena Fitta Zakład Materiałów Magnetycznych i Nanostruktur NZ34 Wstęp Funkcjonalność magnetyków molekularnych Efekt magnetokaloryczny- definicja MCE w konwencjonalnych magnetykach MCE w magnetykach
Bardziej szczegółowoFizyka statystyczna Teoria Ginzburga-Landaua w średnim polu. P. F. Góra
Fizyka statystyczna Teoria Ginzburga-Landaua w średnim polu P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2015 Parametr porzadku W niskich temperaturach układy występuja w fazach, które łamia symetrię
Bardziej szczegółowo30/01/2018. Wykład XII: Właściwości magnetyczne. Zachowanie materiału w polu magnetycznym znajduje zastosowanie w wielu materiałach funkcjonalnych
Wykład XII: Właściwości magnetyczne JERZY LIS Wydział Inżynierii Materiałowej i Ceramiki Katedra Ceramiki i Materiałów Ogniotrwałych Treść wykładu: Treść wykładu: 1. Wprowadzenie 2. Rodzaje magnetyzmu
Bardziej szczegółowoWykład XIII: Właściwości magnetyczne. JERZY LIS Wydział Inżynierii Materiałowej i Ceramiki Katedra Ceramiki i Materiałów Ogniotrwałych
Wykład XIII: Właściwości magnetyczne JERZY LIS Wydział Inżynierii Materiałowej i Ceramiki Katedra Ceramiki i Materiałów Ogniotrwałych Treść wykładu: Treść wykładu: 1. Wprowadzenie 2. Rodzaje magnetyzmu
Bardziej szczegółowoFizyka statystyczna Fenomenologia przejść fazowych. P. F. Góra
Fizyka statystyczna Fenomenologia przejść fazowych P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2015 Przejście fazowe transformacja układu termodynamicznego z jednej fazy (stanu materii) do innej, dokonywane
Bardziej szczegółowoSpektroskopia mionów w badaniach wybranych materiałów magnetycznych. Piotr M. Zieliński NZ35 IFJ PAN
Spektroskopia mionów w badaniach wybranych materiałów magnetycznych Piotr M. Zieliński NZ35 IFJ PAN 1. Fundamenty spektroskopii mionów. Typowy eksperyment 3. Cel i obiekty badań 4. Przykłady otrzymanych
Bardziej szczegółowoInżynieria materiałowa: wykorzystywanie praw termodynamiki a czasem... walka z termodynamiką
Inżynieria materiałowa: wykorzystywanie praw termodynamiki a czasem... walka z termodynamiką Kilka definicji Faza Definicja Gibbsa = stan materii jednorodny wewnętrznie, nie tylko pod względem składu chemicznego,
Bardziej szczegółowoPolitechnika Lubelska Wydział Elektrotechniki i Informatyki Katedra Urządzeń Elektrycznych i Techniki Wysokich Napięć. Dr hab.
Politechnika Lubelska Wydział Elektrotechniki i Informatyki Katedra Urządzeń Elektrycznych i Techniki Wysokich Napięć Dr hab. Paweł Żukowski Materiały magnetyczne Właściwości podstawowych materiałów magnetycznych
Bardziej szczegółowo16 Jednowymiarowy model Isinga
16 Jednowymiarowy model Isinga Jest to liniowy łańcuch N spinów mogących przyjmować wartości ± 1. Mikrostanem układu jest zbiór zmiennych σ i = ±1, gdzie i = 1,,..., N (16.1) Określają one czy i-ty spin
Bardziej szczegółowoRównowaga w układach termodynamicznych. Katarzyna Sznajd-Weron
Równowaga w układach termodynamicznych. Katarzyna Sznajd-Weron Zagadka na początek wykładu Diagram fazowy wody w powiększeniu, problem metastabilności aktualny (Nature, 2011) Niższa temperatura topnienia
Bardziej szczegółowoMomentem dipolowym ładunków +q i q oddalonych o 2a (dipola) nazwamy wektor skierowany od q do +q i o wartości:
1 W stanie równowagi elektrostatycznej (nośniki ładunku są w spoczynku) wewnątrz przewodnika natężenie pola wynosi zero. Cały ładunek jest zgromadzony na powierzchni przewodnika. Tuż przy powierzchni przewodnika
Bardziej szczegółowoWykład FIZYKA II. 5. Magnetyzm
Wykład FIZYKA II 5. Magnetyzm Katedra Optyki i Fotoniki Wydział Podstawowych Problemów Techniki Politechnika Wrocławska http://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/fizyka2.html ELEKTRYCZNOŚĆ I MAGNETYZM q q magnetyczny???
Bardziej szczegółowoMagnetyczny Rezonans Jądrowy (NMR)
Magnetyczny Rezonans Jądrowy (NMR) obserwacja zachowania (precesji) jąder atomowych obdarzonych spinem w polu magnetycznym Magnetic Resonance Imaging (MRI) ( obrazowanie rezonansem magnetycznym potocznie
Bardziej szczegółowoFizyka statystyczna i termodynamika Wykład 1: Wstęp. Katarzyna Sznajd-Weron Katedra Fizyki Teoretycznej
Fizyka statystyczna i termodynamika Wykład 1: Wstęp Katarzyna Sznajd-Weron Katedra Fizyki Teoretycznej http://www.if.pwr.wroc.pl/~katarzynaweron/ Mój plan zajęć Strona kursu Kim jestem? Prof. dr hab. Katarzyna
Bardziej szczegółowoWstęp do Optyki i Fizyki Materii Skondensowanej
Wstęp do Optyki i Fizyki Materii Skondensowanej Część I: Optyka, wykład 9 wykład: Piotr Fita pokazy: Andrzej Wysmołek ćwiczenia: Anna Grochola, Barbara Piętka Wydział Fizyki Uniwersytet Warszawski 2014/15
Bardziej szczegółowoTermodynamiczny opis przejść fazowych pierwszego rodzaju
Wykład II Przejścia fazowe 1 Termodynamiczny opis przejść fazowych pierwszego rodzaju Woda występuje w trzech stanach skupienia jako ciecz, jako gaz, czyli para wodna, oraz jako ciało stałe, a więc lód.
Bardziej szczegółowoGeometryczna zbieżność algorytmu Gibbsa
Geometryczna zbieżność algorytmu Gibbsa Iwona Żerda Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Jagielloński 6 grudnia 2013 6 grudnia 2013 1 / 19 Plan prezentacji 1 Algorytm Gibbsa 2 Tempo zbieżności
Bardziej szczegółowoKolokwium 2. Środa 14 czerwca. Zasady takie jak na pierwszym kolokwium
Kolokwium 2 Środa 14 czerwca Zasady takie jak na pierwszym kolokwium 1 w poprzednim odcinku 2 Ramka z prądem F 1 n Moment sił działających na ramkę b/2 b/2 b M 2( F1 ) 2 b 2 F sin(θ ) 2 M 1 F 1 iab F 1
Bardziej szczegółowoSiła magnetyczna działająca na przewodnik
Siła magnetyczna działająca na przewodnik F 2 B b F 1 F 3 a F 4 I siła Lorentza: F B q v B IL B F B ILBsin a moment sił działający na ramkę: M' IabBsin a B F 2 b a S M moment sił działający cewkę o N zwojach
Bardziej szczegółowoPole magnetyczne w ośrodku materialnym
Pole magnetyczne w ośrodku materialnym Ryszard J. Barczyński, 2017 Politechnika Gdańska, Wydział FTiMS, Katedra Fizyki Ciała Stałego Materiały dydaktyczne do użytku wewnętrznego Pole magnetyczne w materii
Bardziej szczegółowoWstęp do sieci neuronowych, wykład 11 Łańcuchy Markova
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 11 Łańcuchy Markova M. Czoków, J. Piersa 2010-12-21 1 Definicja Własności Losowanie z rozkładu dyskretnego 2 3 Łańcuch Markova Definicja Własności Losowanie z rozkładu
Bardziej szczegółowoIII. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.
III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań. Analiza stabilności rozwiązań stanowi ważną część jakościowej teorii równań różniczkowych. Jej istotą jest poszukiwanie odpowiedzi
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna
Statystyka matematyczna Wykład 6 Magdalena Alama-Bućko 8 kwietnia 019 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 8 kwietnia 019 1 / 1 Rozkłady ciagłe Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 8
Bardziej szczegółowoWstęp do sieci neuronowych, wykład 12 Wykorzystanie sieci rekurencyjnych w optymalizacji grafowej
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 12 Wykorzystanie sieci rekurencyjnych w optymalizacji grafowej Maja Czoków, Jarosław Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2013-01-09
Bardziej szczegółowoWłasności magnetyczne materii
Własności magnetyczne materii Ośrodek materialny wypełniający solenoid (lub cewkę) wpływa na wartość indukcji magnetycznej, strumienia, a także współczynnika indukcji własnej solenoidu. Trzy rodzaje materiałów:
Bardziej szczegółowoSpacery losowe generowanie realizacji procesu losowego
Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego Michał Krzemiński Streszczenie Omówimy metodę generowania trajektorii spacerów losowych (błądzenia losowego), tj. szczególnych procesów Markowa z
Bardziej szczegółowoJanusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI Kwantowa wariacyjna metoda Monte Carlo. Problem własny dla stanu podstawowego układu N cząstek
Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI 1 Rozdział 20 KWANTOWE METODY MONTE CARLO 20.1 Kwantowa wariacyjna metoda Monte Carlo Problem własny dla stanu podstawowego układu N cząstek (H E 0 )ψ 0 (r)
Bardziej szczegółowoWŁASNOŚCI MAGNETYCZNE CIAŁA STAŁEGO
WŁASNOŚCI MAGNETYCZNE CIAŁA STAŁEGO Moment magnetyczny atomu Polaryzacja magnetyczna Podatność magnetyczna i namagnesowanie Klasyfikacja materiałów magnetycznych Diamagnetyzm, paramagnetyzm, ferromagnetyzm
Bardziej szczegółowoBadanie pętli histerezy magnetycznej ferromagnetyków, przy użyciu oscyloskopu (E1)
Badanie pętli histerezy magnetycznej ferromagnetyków, przy użyciu oscyloskopu (E1) 1. Wymagane zagadnienia - klasyfikacja rodzajów magnetyzmu - własności magnetyczne ciał stałych, wpływ temperatury - atomistyczna
Bardziej szczegółowoWłaściwości defektów punktowych w stopach Fe-Cr-Ni z pierwszych zasad
Właściwości defektów punktowych w stopach Fe-Cr-Ni z pierwszych zasad Jan S. Wróbel Wydział Inżynierii Materiałowej Politechnika Warszawska we współpracy z: D. Nguyen-Manh, S.L. Dudarev, K.J. Kurzydłowski
Bardziej szczegółowoEfekt Halla i konforemna teoria pola
Efekt Halla i konforemna teoria pola 19.01.2012 / Seminarium UJ O czym będziemy mówić? Efekt Halla Wstępne informacje Klasycznie i kwantowo Rozwiazanie Laughlina Mini wprowadzenie Laughlin w Dalsza perspektywa
Bardziej szczegółowoGranica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywistej
Wydział Matematyki Stosowanej Zestaw zadań nr 3 Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie WEiP, energetyka, I rok Elżbieta Adamus 3 listopada 06r. Granica i ciągłość funkcji Granica funkcji rzeczywistej jednej
Bardziej szczegółowo2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.
Zadania z Procesów Stochastycznych 1 1. Udowodnij, że z prawdopodobieństwem 1 trajektorie procesu Poissona są niemalejące, przyjmują wartości z Z +, mają wszystkie skoki równe 1 oraz dążą do nieskończoności.
Bardziej szczegółowoWykład FIZYKA II. 5. Magnetyzm. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak
Wykład FIZYKA II 5. Magnetyzm Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak Instytut Fizyki Politechniki Wrocławskiej http://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/fizyka2.html MAGNESY Pierwszymi poznanym magnesem był magnetyt
Bardziej szczegółowoGranica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywsitej
Wydział Matematyki Stosowanej Zestaw zadań nr 3 Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie WEiP, energetyka, I rok Elżbieta Adamus listopada 07r. Granica i ciągłość funkcji Granica funkcji rzeczywistej jednej
Bardziej szczegółowoRównowagi fazowe. Zakład Chemii Medycznej Pomorski Uniwersytet Medyczny
Równowagi fazowe Zakład Chemii Medycznej Pomorski Uniwersytet Medyczny Równowaga termodynamiczna Przemianom fazowym towarzyszą procesy, podczas których nie zmienia się skład chemiczny układu, polegają
Bardziej szczegółowoAlgorytmy metaheurystyczne Wykład 6. Piotr Syga
Algorytmy metaheurystyczne Wykład 6 Piotr Syga 10.04.2017 Wprowadzenie Inspiracje Wprowadzenie ACS idea 1 Zaczynamy z pustym rozwiązaniem początkowym 2 Dzielimy problem na komponenty (przedmiot do zabrania,
Bardziej szczegółowoWstęp do sieci neuronowych, wykład 12 Łańcuchy Markowa
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 12 Łańcuchy Markowa M. Czoków, J. Piersa 2012-01-10 1 Łańcucha Markowa 2 Istnienie Szukanie stanu stacjonarnego 3 1 Łańcucha Markowa 2 Istnienie Szukanie stanu stacjonarnego
Bardziej szczegółowoPrognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania
Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Szeregi czasowe 1 Szeregi czasowe 2 3 Szeregi czasowe Definicja 1 Szereg czasowy jest to proces stochastyczny z czasem dyskretnym
Bardziej szczegółowoNumeryczne metody optymalizacji Optymalizacja w kierunku. informacje dodatkowe
Numeryczne metody optymalizacji Optymalizacja w kierunku informacje dodatkowe Numeryczne metody optymalizacji x F x = min x D x F(x) Problemy analityczne: 1. Nieliniowa złożona funkcja celu F i ograniczeń
Bardziej szczegółowoWielki rozkład kanoniczny
, granica termodynamiczna i przejścia fazowe Instytut Fizyki 2015 Podukład otwarty Podukład otwarty S opisywany układ + rezerwuar R Podukład otwarty S opisywany układ + rezerwuar R układ S + R jest izolowany
Bardziej szczegółowoElementy termodynamiki i wprowadzenie do zespołów statystycznych. Katarzyna Sznajd-Weron
Elementy termodynamiki i wprowadzenie do zespołów statystycznych Katarzyna Sznajd-Weron Wielkości makroskopowe - termodynamika Termodynamika - metoda fenomenologiczna Fenomenologia w fizyce: widzimy jak
Bardziej szczegółowoWłasności magnetyczne materii
Własności magnetyczne materii Dipole magnetyczne Najprostszą strukturą magnetyczną są magnetyczne dipole. Fe 3 O 4 Kompas, Chiny 220 p.n.e Kołowy obwód z prądem dipol magnetyczny! Wartość B w środku kołowego
Bardziej szczegółowoModelowanie zależności. Matematyczne podstawy teorii ryzyka i ich zastosowanie R. Łochowski
Modelowanie zależności pomiędzy zmiennymi losowymi Matematyczne podstawy teorii ryzyka i ich zastosowanie R. Łochowski P Zmienne losowe niezależne - przypomnienie Dwie rzeczywiste zmienne losowe X i Y
Bardziej szczegółowoFenomenologiczna teoria przejść fazowych
3 Fenomenologiczna teoria przejść fazowych 3.1 Warunki równowagi termodynamicznej Pojęcie równowagi termodynamicznej jest definiowane poprzez brak zmian parametrów układu i systematycznych przepływów.
Bardziej szczegółowoUniwersalność wykresu bifurkacyjnego w uogólnionym odwzorowaniu logistycznym
Uniwersalność wykresu bifurkacyjnego w uogólnionym odwzorowaniu logistycznym Oskar Amadeusz Prośniak pod opieką prof. dr hab. Karola Życzkowskiego 29 września 2015 Instytut Fizyki UJ 1 Wstęp Celem tej
Bardziej szczegółowoWłaściwości magnetyczne materii. dr inż. Romuald Kędzierski
Właściwości magnetyczne materii dr inż. Romuald Kędzierski Kryteria podziału materii ze względu na jej właściwości magnetyczne - względna przenikalność magnetyczna - podatność magnetyczna Wielkości niemianowane!
Bardziej szczegółowoWstęp do sieci neuronowych, wykład 9 Sieci rekurencyjne. Autoasocjator Hopfielda
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 9. M. Czoków, J. Piersa 2010-12-07 1 Sieci skierowane 2 Modele sieci rekurencyjnej Energia sieci 3 Sieci skierowane Sieci skierowane Sieci skierowane graf połączeń synaptycznych
Bardziej szczegółowoKatedra Fizyki Ciała Stałego Uniwersytetu Łódzkiego. Ćwiczenie 3 Badanie przemiany fazowej w materiałach magnetycznych
Katedra Fizyki Ciała Stałego Uniwersytetu Łódzkiego Ćwiczenie 3 Badanie przemiany fazowej w materiałach magnetycznych Cel ćwiczenia: Celem ćwiczenia jest badanie charakteru przemiany fazowej w tlenkowych
Bardziej szczegółowoKlasyfikacja przemian fazowych
Klasyfikacja przemian fazowych Faza- jednorodna pod względem własności część układu, oddzielona od pozostałej częsci układu powierzchnią graniczną, po której przekroczeniu własności zmieniaja się w sposób
Bardziej szczegółowoZespół kanoniczny N,V, T. acc o n =min {1, exp [ U n U o ] }
Zespół kanoniczny Zespół kanoniczny N,V, T acc o n =min {1, exp [ U n U o ] } Zespół izobaryczno-izotermiczny Zespół izobaryczno-izotermiczny N P T acc o n =min {1, exp [ U n U o ] } acc o n =min {1, exp[
Bardziej szczegółowoHierarchical Cont-Bouchaud model
Hierarchical Cont-Bouchaud model inż. Robert Paluch dr inż. Krzysztof Suchecki prof. dr hab. inż. Janusz Hołyst Pracownia Fizyki w Ekonomii i Naukach Społecznych Wydział Fizyki Politechniki Warszawskiej
Bardziej szczegółowoUkłady statystyczne. Jacek Jurkowski, Fizyka Statystyczna. Instytut Fizyki
Instytut Fizyki 2015 Stany mikroskopowe i makroskopowe w układzie wielopoziomowym Stany mikroskopowe i makroskopowe w układzie wielopoziomowym N rozróżnialnych cząstek, z których każda może mieć energię
Bardziej szczegółowoJeśli wszystkie wartości, jakie może przyjmować zmienna można wypisać w postaci ciągu {x 1, x 2,...}, to mówimy, że jest to zmienna dyskretna.
Wykład 4 Rozkłady i ich dystrybuanty Dwa typy zmiennych losowych Jeśli wszystkie wartości, jakie może przyjmować zmienna można wypisać w postaci ciągu {x, x 2,...}, to mówimy, że jest to zmienna dyskretna.
Bardziej szczegółowoRównoległe symulacje Monte Carlo na współdzielonej sieci
Równoległe symulacje Monte Carlo na współdzielonej sieci Szymon Murawski, Grzegorz Musiał, Grzegorz Pawłowski Wydział Fizyki, Uniwersytet im. Adama Mickiewicza 12 maja 2015 S. Murawski, G. Musiał, G. Pawłowski
Bardziej szczegółowoWażne rozkłady i twierdzenia
Ważne rozkłady i twierdzenia Rozkład dwumianowy i wielomianowy Częstość. Prawo wielkich liczb Rozkład hipergeometryczny Rozkład Poissona Rozkład normalny i rozkład Gaussa Centralne twierdzenie graniczne
Bardziej szczegółowoWykład FIZYKA I. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak. Katedra Optyki i Fotoniki Wydział Podstawowych Problemów Techniki Politechnika Wrocławska
Wykład FIZYKA I 1. Ruch drgający tłumiony i wymuszony Katedra Optyki i Fotoniki Wydział Podstawowych Problemów Techniki Politechnika Wrocławska http://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/fizyka1.html DRGANIA HARMONICZNE
Bardziej szczegółowoWĘDRÓWKI ATOMÓW W KRYSZTAŁACH: SKĄD SIĘ BIORĄ WŁASNOŚCI MATERIAŁÓW. Rafał Kozubski. Instytut Fizyki im. M. Smoluchowskiego Uniwersytet Jagielloński
WĘDRÓWKI ATOMÓW W KRYSZTAŁACH: SKĄD SIĘ BIORĄ WŁASNOŚCI MATERIAŁÓW Rafał Kozubski Instytut Fizyki im. M. Smoluchowskiego Uniwersytet Jagielloński TWARDOŚĆ: Odporność na odkształcenie plastyczne Co to jest
Bardziej szczegółowoTermodynamika i właściwości fizyczne stopów - zastosowanie w przemyśle
Termodynamika i właściwości fizyczne stopów - zastosowanie w przemyśle Marcela Trybuła Władysław Gąsior Alain Pasturel Noel Jakse Plan: 1. Materiał badawczy 2. Eksperyment Metodologia 3. Teoria Metodologia
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Przestrzeń probabilistyczna Niech Ω będzie dowolnym zbiorem, zwanym przestrzenią zdarzeń elementarnych. Elementy ω tej przestrzeni nazywamy zdarzeniami elementarnymi.
Bardziej szczegółowoJak z ABM zrobić model analityczny? (Metoda pola średniego) Katarzyna Sznajd-Weron Physics of Complex System
Jak z ABM zrobić model analityczny? (Metoda pola średniego) Katarzyna Sznajd-Weron Physics of Complex System Plan Model dynamiki populacyjnej Pytania Model mikroskopowy Przybliżenie MFA: równania (wady
Bardziej szczegółowoWykład 1. Anna Ptaszek. 5 października Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Chemia fizyczna - wykład 1. Anna Ptaszek 1 / 36
Wykład 1 Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego 5 października 2015 1 / 36 Podstawowe pojęcia Układ termodynamiczny To zbiór niezależnych elementów, które oddziałują ze sobą tworząc integralną
Bardziej szczegółowoRzadkie gazy bozonów
Rzadkie gazy bozonów Tomasz Sowiński Proseminarium Fizyki Teoretycznej 15 listopada 2004 Rzadkie gazy bozonów p.1/25 Bardzo medialne zdjęcie Rok 1995. Pierwsza kondensacja. Zaobserwowana w przestrzeni
Bardziej szczegółowoElektryczność i Magnetyzm
Elektryczność i Magnetyzm Wykład: Piotr Kossacki Pokazy: Paweł Trautman, Aleksander Bogucki Wykład dwudziesty piąty 6 czerwca 2017 Z poprzedniego wykładu Prawo Curie i Curie-Weissa Model paramagnetyzmu
Bardziej szczegółowo1 Rachunek prawdopodobieństwa
1 Rachunek prawdopodobieństwa 1. Obliczyć średnią i wariancję rozkładu Bernouliego 2. Wykonać przejście graniczne p 0, N w rozkładzie Bernouliego przy zachowaniu stałej wartości średniej: λ = N p = const
Bardziej szczegółowoBadanie właściwości magnetycznych
Ćwiczenie 20 Badanie właściwości magnetycznych ciał stałych Filip A. Sala Spis treści 1 Cel ćwiczenia 2 2 Wstęp teoretyczny 2 2.1 Zagadnienia z teorii atomu............................ 2 2.2 Magnetyzm....................................
Bardziej szczegółowoProjekt silnika bezszczotkowego prądu przemiennego. 1. Wstęp. 1.1 Dane wejściowe. 1.2 Obliczenia pomocnicze
projekt_pmsm_v.xmcd 01-04-1 Projekt silnika bezszczotkowego prądu przemiennego 1. Wstęp Projekt silnika bezszczotkowego prądu przemiennego - z sinusoidalnym rozkładem indukcji w szczelinie powietrznej.
Bardziej szczegółowoZmienne losowe ciągłe i ich rozkłady
Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka - W3 Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok47 adan@agh.edu.pl Plan wykładu Zmienna losowa ciągła Dystrybuanta i unkcja gęstości rozkładu
Bardziej szczegółowo[ P ] T PODSTAWY I ZASTOSOWANIA INŻYNIERSKIE MES. [ u v u v u v ] T. wykład 4. Element trójkątny płaski stan (naprężenia lub odkształcenia)
PODSTAWY I ZASTOSOWANIA INŻYNIERSKIE MES wykład 4 Element trójkątny płaski stan (naprężenia lub odkształcenia) Obszar zdyskretyzowany trójkątami U = [ u v u v u v ] T stopnie swobody elementu P = [ P ]
Bardziej szczegółowoStruktura magnetyczna tlenku manganu β-mno 2
Struktura magnetyczna tlenku manganu β-mno 2 Marcin Regulski Sympozjum IFD 2004 Plan Dyfrakcja neutronów Historycznie ważne wyniki badań tlenków manganu metodą dyfrakcji neutronów MnO (Shull, Smart 1949)
Bardziej szczegółowoBadania operacyjne egzamin
Imię i nazwisko:................................................... Nr indeksu:............ Zadanie 1 Załóżmy, że Tablica 1 reprezentuje jeden z kroków algorytmu sympleks dla problemu (1)-(4). Tablica
Bardziej szczegółowoProgram MC. Obliczyć radialną funkcję korelacji. Zrobić jej wykres. Odczytać z wykresu wartość radialnej funkcji korelacji w punkcie r=
Program MC Napisać program symulujący twarde kule w zespole kanonicznym. Dla N > 100 twardych kul. Gęstość liczbowa 0.1 < N/V < 0.4. Zrobić obliczenia dla 2,3 różnych wartości gęstości. Obliczyć radialną
Bardziej szczegółowoDynamiki rynków oligopolistycznych oczami fizyka
KNF Migacz, Instytut Fizyki Teoretycznej, Uniwersytet Wrocławski 7-10 listopada 2008 1 1 2 1 2 3 1 2 3 4 Wprowadzenie reklamy 1 2 3 4 Wprowadzenie reklamy 5 1 2 3 4 Wprowadzenie reklamy 5 6 1 2 3 4 Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoKomputerowa analiza danych doświadczalnych
Komputerowa analiza danych doświadczalnych Wykład 9 27.04.2018 dr inż. Łukasz Graczykowski lukasz.graczykowski@pw.edu.pl Semestr letni 2017/2018 Metoda największej wiarygodności ierównosć informacyjna
Bardziej szczegółowoVII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.
VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. W rozdziale tym zajmiemy się dokładniej badaniem stabilności rozwiązań równania różniczkowego. Pojęcie stabilności w
Bardziej szczegółowoParamagnetyki i ferromagnetyki
Wykład VI Przejścia fazowe 1 Paramagnetyki i ferromagnetyki Różne substancje znalazłszy się w polu magnetycznym wykazują zróżnicowane własności, które, co więcej, istotnie się zmieniają wraz z temperaturą.
Bardziej szczegółowoElementy termodynamiki
Elementy termodynamiki Katarzyna Sznajd-Weron Katedra Fizyki Teoretycznej Politechnika Wrocławska 5 stycznia 2019 Katarzyna Sznajd-Weron (K4) Wstęp do Fizyki Statystycznej 5 stycznia 2019 1 / 27 Wielkości
Bardziej szczegółowoKomputerowa analiza danych doświadczalnych
Komputerowa analiza danych doświadczalnych Wykład 9 7.04.09 dr inż. Łukasz Graczykowski lukasz.graczykowski@pw.edu.pl Semestr letni 08/09 Metoda największej wiarygodności ierównosć informacyjna Metoda
Bardziej szczegółowoUkład (fizyczny) Fizyka Systemów Złożonych (Physics of Complex Systems) Wyk 1: Wstęp
Układ (fizyczny) Fizyka Systemów Złożonych (Physics of Complex Systems) Wyk 1: Wstęp Katarzyna Sznajd Weron Wyodrębniony (realnie lub myślowo) fragment rzeczywistości Jednostka, którą będziemy się zajmować
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład XI: Testowanie hipotez statystycznych 12 stycznia 2015 Przykład Motywacja X 1, X 2,..., X N N (µ, σ 2 ), Y 1, Y 2,..., Y M N (ν, δ 2 ). Chcemy sprawdzić, czy µ = ν i σ 2 = δ 2, czyli że w obu populacjach
Bardziej szczegółowoĆwiczenia do wykładu Fizyka Statystyczna i Termodynamika
Ćwiczenia do wykładu Fizyka tatystyczna i ermodynamika Prowadzący dr gata Fronczak Zestaw 5. ermodynamika rzejść fazowych: równanie lausiusa-laeyrona, własności gazu Van der Waalsa 3.1 Rozważ tyowy diagram
Bardziej szczegółowo5. Analiza dyskryminacyjna: FLD, LDA, QDA
Algorytmy rozpoznawania obrazów 5. Analiza dyskryminacyjna: FLD, LDA, QDA dr inż. Urszula Libal Politechnika Wrocławska 2015 1 1. Liniowe funkcje dyskryminacyjne Liniowe funkcje dyskryminacyjne mają ogólną
Bardziej szczegółowoFormowanie opinii w układach społecznych na przykładzie wyborów parlamentarnych
Formowanie opinii w układach społecznych na przykładzie wyborów parlamentarnych Tomasz Gradowski Seminarium Dynamiki Układów Złożonych 5. 11. 2007 Motywacja Wybory są fundamentalnym procesem społecznym
Bardziej szczegółowoElektrodynamika. Część 5. Pola magnetyczne w materii. Ryszard Tanaś. Zakład Optyki Nieliniowej, UAM http://zon8.physd.amu.edu.
Elektrodynamika Część 5 Pola magnetyczne w materii yszard Tanaś Zakład Optyki Nieliniowej, UAM http://zon8.physd.amu.edu.pl/\~tanas Spis treści 6 Pola magnetyczne w materii 3 6.1 Magnetyzacja.......................
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład VII: Rozkład i jego charakterystyki 22 listopada 2016 Uprzednio wprowadzone pojęcia i ich własności Definicja zmiennej losowej Zmienna losowa na przestrzeni probabilistycznej (Ω, F, P) to funkcja
Bardziej szczegółowo2013 02 27 2 1. Jakie warstwy zostały wyhodowane w celu uzyskania 2DEG? (szkic?) 2. Gdzie było domieszkowanie? Dlaczego jako domieszek użyto w próbce atomy krzemu? 3. Jaki kształt miała próbka? 4. W jaki
Bardziej szczegółowoOperacje na spinie pojedynczego elektronu w zastosowaniu do budowy bramek logicznych komputera kwantowego
Stanisław Bednarek Zespół Teorii Nanostruktur i Nanourządzeń Katedra Informatyki Stosowanej i Fizyki Komputerowej WFiIS AGH Operacje na spinie pojedynczego elektronu w zastosowaniu do budowy bramek logicznych
Bardziej szczegółowoTERMODYNAMIKA MODELU FALICOVA KIMBALLA SYMULACJE MONTE CARLO
TERMODYNAMIKA MODELU FALICOVA KIMBALLA SYMULACJE MONTE CARLO Katarzyna Czajka, Maciej M. Maśka Zakład Fizyki Teoretycznej, Instytut Fizyki Uniwersytet Ślaski Kazimierz 2005 PLAN Model Falicova-Kimballa
Bardziej szczegółowo