1. Analiza danych mikroskopowych a) własności dynamiczne b) własności strukturalne 2. Opracowanie wyników OriginLab 3. Wizualizacja geometrii

Podobne dokumenty
A. Dawid KSM (W1) Uniwersytet Śląski Katowice

Podczas zajęć będziemy zajmować się głownie procesami ergodycznymi zdefiniowanymi na przestrzeniach ciągłych.


Kwantyle. Kwantyl rzędu p rozkładu prawdopodobieństwa to taka liczba x p. , że. Możemy go obliczyć z dystrybuanty: P(X x p.

Uporzadkowanie magnetyczne w niskowymiarowym magnetyku molekularnym

// Liczy srednie w wierszach i kolumnach tablicy "dwuwymiarowej" // Elementy tablicy są generowane losowo #include <stdio.h> #include <stdlib.

EGZAMIN MAGISTERSKI, czerwiec 2014 Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

Kacper Kulczycki. Dynamika molekularna atomów oddziałujących siłami van der Waalsa

Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice laboratorium

1,3,4,2,3,4,0,1,4,5,0. Wówczas największa suma trzech kolejnych liczb (zaznaczone na czerwono) wynosi:

Czym się różni ciecz od ciała stałego?

17.1 Podstawy metod symulacji komputerowych dla klasycznych układów wielu cząstek

Algorytmika i programowanie. Wykład 2 inż. Barbara Fryc Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Programowanie komputerowe. Zajęcia 4

Ćwiczenie 3. Iteracja, proste metody obliczeniowe

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

Dla każdej operacji łącznie tworzenia danych i zapisu ich do pliku przeprowadzić pomiar czasu wykonania polecenia. Wyniki przedstawić w tabelce.

K4/D. Partyniewicz 3,5. using System; using System.Collections.Generic; using System.Text;

Projekt 6: Równanie Poissona - rozwiązanie metodą algebraiczną.

Transformaty. Kodowanie transformujace

Wybrane algorytmy tablicowe

Wskaźniki. Programowanie Proceduralne 1

n, m : int; S, a, b : double. Gdy wartości sumy składowej nie można obliczyć, to przyjąć Sij = 1.03 Dla obliczenia Sij zdefiniować funkcję.

Wymiar musi być wyrażeniem stałym typu całkowitego, tzn. takim, które może obliczyć kompilator. Przykłady:

Ekonometria. Weryfikacja modelu. Paweł Cibis 6 kwietnia 2006

Wykład 5 Widmo rotacyjne dwuatomowego rotatora sztywnego

Zmienna losowa i jej rozkład Dystrybuanta zmiennej losowej Wartość oczekiwana zmiennej losowej

Uczenie sieci radialnych (RBF)

Programowanie 3 - Funkcje, pliki i klasy

Wstęp do Informatyki zadania ze złożoności obliczeniowej z rozwiązaniami

Zmienne losowe i ich rozkłady. Momenty zmiennych losowych. Wrocław, 10 października 2014

Wstęp do programowania

& ( )! ( + !! (#!! #, (#) % )! % % #. /

Programowanie proceduralne INP001210WL rok akademicki 2017/18 semestr letni. Wykład 3. Karol Tarnowski A-1 p.

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych

Bioinformatyka wykład 3.I.2008

Analiza składowych głównych

Wycena papierów wartościowych - instrumenty pochodne

Informatyka I Lab 06, r.a. 2011/2012 prow. Sławomir Czarnecki. Zadania na laboratorium nr. 6

Zadanie 1 Przygotuj algorytm programu - sortowanie przez wstawianie.

Języki i paradygmaty programowania 1 studia stacjonarne 2018/19. Lab 9. Tablice liczbowe cd,. Operacje na tablicach o dwóch indeksach.

Sztuczne sieci neuronowe i sztuczna immunologia jako klasyfikatory danych. Dariusz Badura Letnia Szkoła Instytutu Matematyki 2010

DYNAMICZNE PRZYDZIELANIE PAMIECI

Sieć przesyłająca żetony CP (counter propagation)

typ y y p y z łoż o on o e n - tab a lice c e w iel e owym m ar a o r we, e stru r kt k ury

Rozkłady wielu zmiennych

//zmienne globalne int *pa, *pb; //wskaźniki globalne void main(void) { clrscr(); printf("\n podaj wartosc liczby a\n"); scanf("%d",&a); pa=&a;

Podstawy algorytmiki i programowania - wykład 2 Tablice dwuwymiarowe cd Funkcje rekurencyjne

Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.

Wstęp do Informatyki

Obliczenie azymutów ze współrzędnych punktów tablica struktur punktów, tablica struktur azymutów

- - Ocena wykonaniu zad3. Brak zad3

Przeciążanie funkcji. Przykład 1: #include <iostream> using namespace std; double srednia(double n1, double n2) { return ((n1 + n2)/2.

Notacja Denavita-Hartenberga

Program MC. Obliczyć radialną funkcję korelacji. Zrobić jej wykres. Odczytać z wykresu wartość radialnej funkcji korelacji w punkcie r=

Zależność statycznej przenikalności elektrycznej od kąta między kierunkiem uporządkowania nematyka a wektorem natężenia pola elektrycznego

Układy stochastyczne

Przykład 1 ceny mieszkań

Wykład 10 ( ). Testowanie hipotez w rodzinie rozkładów normalnych przypadek nieznanego odchylenia standardowego

Wydział Elektryczny. Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej. Konstrukcje i Technologie w Aparaturze Elektronicznej.

Szablony funkcji i szablony klas

1 i 2. Struktura elektronowa atomów, tworzenie wiązań chemicznych

Funkcje i tablice. Elwira Wachowicz. 23 maja 2013

Funkcje charakterystyczne zmiennych losowych, linie regresji 1-go i 2-go rodzaju

4. Funkcje. Przykłady

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

Wstęp do Optyki i Fizyki Materii Skondensowanej

NMR (MAGNETYCZNY REZONANS JĄDROWY) dr Marcin Lipowczan

Inwertery Fronius Seria IG Plus

Język C++ wykład VIII


Modelowanie komputerowe

Metody Metody, parametry, zwracanie wartości

Podstawy Fizyki IV Optyka z elementami fizyki współczesnej. wykład 3, Radosław Chrapkiewicz, Filip Ozimek

a[1] a[2] a[3] a[4] a[5] a[6] a[7] a[8] a[9] a[10]

Własności światła laserowego

IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. - funkcja dwóch zmiennych,

Część 4 życie programu

Zastosowania sieci neuronowych

Podstawy i języki programowania

Programowanie obiektowe W3

Planowanie eksperymentu (optymalizacja procesów chemicznych)

Programowanie strukturalne i obiektowe. Funkcje

Metody iteracyjne rozwiązywania układów równań liniowych (5.3) Normy wektorów i macierzy (5.3.1) Niech. x i. i =1

Wiązania chemiczne. Związek klasyfikacji ciał krystalicznych z charakterem wiązań atomowych. 5 typów wiązań

ANALIZA SYGNAŁÓ W JEDNÓWYMIARÓWYCH

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Zbigniew Mikulski - zginanie belek z uwzględnieniem ściskania

I - Microsoft Visual Studio C++

wykład V uzupełnienie notatek: dr Jerzy Białkowski Programowanie C/C++ Język C++ klasy i obiekty wykład V dr Jarosław Mederski Spis Język C++ - klasy

Instytut Fizyki Politechniki Łódzkiej Laboratorium Metod Analizy Danych Doświadczalnych Ćwiczenie 3 Generator liczb losowych o rozkładzie Rayleigha.

Krystalografia. Analiza wyników rentgenowskiej analizy strukturalnej i sposób ich prezentacji

!!" % & $ ( # # ( ( # ( ( TalentowiSKO talenty dodajemy, mnoīymy, potċgujemy. TalentowiSKO@bankbps.pl tel TalentowiSKO.

Dokumentacja Analityczna wycena instrumentów pochodnych na stopę procentową

Kryptografia. z elementami kryptografii kwantowej. Ryszard Tanaś Wykład 13

Programowanie i projektowanie obiektowe

Uczenie sieci typu MLP

BIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS. Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat

Równania Maxwella. Wstęp E B H J D

Transkrypt:

Analiza i wizualizacja danych. Analiza danych mikroskopowych a) własności dynamiczne b) własności strukturalne. Opracowanie wyników OriginLab. Wizualizacja geometrii molekularnej. a) Biblioteka OpenGL b) Przykład animacji.

Funkcja autokorelacji void inline VAFFunction(double *Cvv, POS **Tab,int NUMOL) int t_max,t; register int tau,i; double ATA,NOM,AVEAGE,INVESION; INVESN=.0/NUMOL; for(t=0;t<tt-tco;t++) AVEAGE = 0.0; t_max = tt - t; for(i=0;i<numol;i++) ATA = 0.0; NOM = 0.0; for(tau=;tau<t_max;tau++) ATA += (Tab[i][tau].x*Tab[i][tau+t].x + Tab[i][tau].y*Tab[i][tau+t].y + Tab[i][tau].z*Tab[i][tau+t].z); NOM += (Tab[i][tau].x*Tab[i][tau].x + Tab[i][tau].y*Tab[i][tau].y + Tab[i][tau].z*Tab[i][tau].z); ATA /= t_max; NOM /= t_max; AVEAGE += ATA/NOM; Cvv[t] = AVEAGE*INVESN;

Mieszanina Ar 0 Kr (VAF),0,,0 0,4 0,8 0,8 0,8 0, C v (t) 0,6 0,4 I(ω) [ps] 0,4 C v (t) 0,6 0,4 I(ω) [ps] 0, 0, 0, 0,0 0 0 40 60 80 00 0 40 60 80 ω [cm - ] 0, 0,0 0 0 40 60 80 00 0 40 60 80 ω [cm - ] 0,0 0,0-0, -0, 0 0 0 0 40 50 t [ps] 0 4 6 8 0 t [ps]

Odchylenie średniokwadratowe void inline MSDFunction(double *Cvv,int NUMOL) register int tau,i; int t_max,t, N6=6*NUMOL; double ATA,AVEAGE; for(t=0;t<tt-tco;t++) AVEAGE = 0.0; t_max = tt - t; for(i=0;i<numol;i++) ATA = 0.0; for(tau=;tau<t_max;tau++) ATA+=((T[i][tau].x-T[i][tau+t].x)*(T[i][tau].x-T[i][tau+t].x))+ ( (T[i][tau].y-T[i][tau+t].y) * (T[i][tau].y-T[i][tau+t].y) )+ ( (T[i][tau].z-T[i][tau+t].z) * (T[i][tau].z-T[i][tau+t].z) ); ATA /= t_max; AVEAGE += ATA; Cvv[t]=AVEAGE/N6;

Klaster atomowy Ar (MSD) 0 T=6.9 K 5 0 <Δr (t)> [Å ] 5 0 5 T=4.49 K 0 T=.07 K 0 50 00 50 00 t [ps]

Funkcja radialnego rozkładu Prawdopodobieństwo znalezienia atomu w odległości z Przedziału (r,r+dr) od dowolnego atomu odniesienia. g( r) = r+ dr r 4πξ p( ξ ) dξ Zad. Napsać program W kostce o boku L, losowo rozrzucać 00 punktów, tak aby minimalna Odległość między nimi niebyła mniejsza niż 0.5. Policzyć f. radialnego rozkładu dla L=00,50,0. r+dr

Funkcja radialnego rozkładu void inline FunctionDF(double sigma,double Del, double *HIST,int NUMOL,int start) int Bin; POS ij; double tij; for(i=start;i<numol;i++) for(j=i+;j<numol;j++) ij.x=m[i].cm[0].x-m[j].cm[0].x; ij.y=m[i].cm[0].y-m[j].cm[0].y; ij.z=m[i].cm[0].z-m[j].cm[0].z; tij=srt( (ij.x*ij.x) + (ij.y*ij.y) + (ij.z*ij.z)); Bin = (int) (tij/(del*sigma))+; if(bin<esolution) HIST[Bin]+=.0;

Normalizacja void inline NormDF(double sigma,double Del,double *TAB, int t,int NUMOL) double lower,upper,nideal; for(int i=0;i<esolution;i++) lower=(double)i*(del*sigma); upper=lower+(del*sigma); Nideal=stala*((upper*upper*upper)-(lower*lower*lower)); TAB[i]=TAB[i]/(double)(t*NUMOL*Nideal);

Klaster atomów argonu a) b),0,0,5,5 DF,0 DF,0 0,5 0,5 0,0 r/σ 0,0 r/σ

Ciało stałe

Indykator przejść fazowych Średnia fluktuacja wzajemnej odległości między molekułami. Indeks Lindemanna δ L = N( N ) N ij ij i< j < rij > ( < r > < r > ) Zad. Napisać program na obliczanie powyższej formuły. Ustalić dane wejściowe i dane wyjściowe, zakładamy że kroki czasowe z symulacji zebrane są w tablicy.

Indykator przejść fazowych 0. 0. δ L 0. 0.0 00 00 00 T [K]

Mezogeny + + + + + + = 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ij Analiza fazy ciekłokrystalicznej. Parametry mikroskopowe: Środek masy: r, v, a otacje: & & &,,

Program (M rotacji) void inline BuildotMatrixT(int n) A[0] = *M[n].[0].*M[n].[0]. + *M[n].[0].4*M[n].[0].4 -; A[] = *M[n].[0].*M[n].[0]. - *M[n].[0].*M[n].[0].4; A[] = *M[n].[0].*M[n].[0]. + *M[n].[0].*M[n].[0].4; A[] = *M[n].[0].*M[n].[0]. + *M[n].[0].*M[n].[0].4; A[4] = *M[n].[0].*M[n].[0]. + *M[n].[0].4*M[n].[0].4 -; A[5] = *M[n].[0].*M[n].[0]. - *M[n].[0].*M[n].[0].4; A[6] = *M[n].[0].*M[n].[0]. - *M[n].[0].*M[n].[0].4; A[7] = *M[n].[0].*M[n].[0]. + *M[n].[0].*M[n].[0].4; A[8] = *M[n].[0].*M[n].[0]. + *M[n].[0].4*M[n].[0].4 -;

Macierz porządku Qij = cosθi cosθ j δ ij / Θi -kąt pomiedzy długą osią molekuły a directorem n.

Macierz porządku = ) ( Q X ij = ) ( Q X ij τ = = N k k X ij X ij Q N Q ) ( ) (

Program (M. porządku) void inline BuildOrderMatrixUX() float wq[9]; int i; wq[0]=*a[0]*a[0]-; wq[]=*a[0]*a[]; wq[]=*a[0]*a[6]; wq[]=wq[]; wq[4]=*a[]*a[]-; wq[5]=*a[]*a[6]; wq[6]=wq[]; wq[7]=wq[5]; wq[8]=*a[6]*a[6]-; for(i=0;i<9;i++) Q[i]+=wQ[i];

Wartości i wektory własne QA = λa det( Q Iλ) = 0 Diagonalizacja macierzy (procedura Jakobiego). Wektor własny odpowiadający największej wartości własnej jest directorem n wskazującym kierunek uporządkowania, a ta wartość własna jest parametrem porządku drugiego rzędu. P (cos Θ)

Program /4 float inline GetOrder(char *name) float W, Is,beta; float DirN[],lVect[]; int isn=0,n,ang; ZeroMatrix(Q); for(n=0;n<n;n++) if(strcmpi(m[n].name,name)==0) BuildotMatrixT(n); BuildOrderMatrixUX(); isn++;

Program /4 AveMatrixU(Q,isN); ConvMatrix(Q); nrot=0; jacobi(matq,, AigD, MatX, &nrot); float val=0; int num=0; for(int k=0;k<;k++) val= max(val,aigd[k]); if(val==aigd[k])num=k; for(n=0;n<;n++) DirN[n]=MatX[n][num]; W=val;

Program /4 for(n=0;n<n;n++) if(strcmpi(m[n].name,name)==0) BuildotMatrixT(n); ZeroMatrix(Q); BuildOrderMatrixUX(); ConvMatrix(Q); nrot=0; jacobi(matq,, AigD, MatX, &nrot); val=0; num=0; for(k=0;k<;k++) val= max(val,aigd[k]); if(val==aigd[k])num=k;

Program 4/4 for(k=0;k<;k++) lvect[k]=matx[k][num]; //Obliczanie kąta miedzy direktorem a wektorem długiej osi Is=DirN[0]*lVect[0]+DirN[]*lVect[]+DirN[]*lVect[]; beta=(float)acos(is); beta=beta*(float)80.0f/(float)m_pi; ang=(int)beta; odkat[ang]++; return W;

Wykres P 0.8 P (cosβ) 0.6 0.4 0. 00 00 00 T [K]

Funkcja orientacyjnego rozkładu Prawdopodobieństwo znalezienia orientacji molekuły z przedziału (β, β+dβ) względem orientacji direktora. β

Wykres odf.6.4. 0.40 0.5 0.0.0 0.5 P(β) 0.8 P(β) 0.0 0.6 0.5 0.4 0.0 0. 0.05 0.0 0 0 40 60 80 00 0 40 60 80 β [degrees] 0.00 0 0 40 60 80 00 0 40 60 80 β [degrees] Faza stała Faza ciekła Zad. Analiza danych. Na podstawie danych zawartych w pliku odf.txt, zrobić wykres oraz określić największą ilość molekuł o tym samym zwrocie.

Własności dielektryczne ), ( ), ( ) ( t n N i N j j ij t n p m Q d M = = = r r,, i i i i i i z y x i z y x i j i ij d d d d d d d d d d d + + = = = r r r r Całkowity moment dipolowy molekuły. (n,t) oznacza zależność od ilości molekuł i czasu.

Własności dielektryczne Funkcja autokorelacji momentu dipolowego. Φ( t) = r r M (0) M ( t) r r M (0) M (0) <> rozumiane jako średnia po układzie i czasie. Zespolona przenikalność dielektryczna. ε ( ν ) = ε ( ν ) + iε ( ν ) jest związana z f. autokorelacji momentu dipolowego następująca relacją.

. Własności dielektryczne ε( ν ) = AI[ Φ& ( t)] A = Vk B T Transformata Fouriera 0 iπνt I[ f ] = dte f ( t) Absorpcja dielektryczna: ε ν ν ( ) = A e I[ Φ( t)] ε ''( ν ) = Aν 0 dtφ( t)cos(πνt)

Własności dielektryczne(kod) int inline Genelax(int w,int n,int idx,char *name) int k=w; if(strcmpi(m[n].name,name)==0) int plus[00],minus[00],plus=0,minus=0,l; float Cplus=0.0,Cminus=0.0; for(l=0;l<m[n].nsite;l++) if(m[n].c[l]>0.0) plus[plus]=l; plus++; Cplus+=M[n].c[l]; if(m[n].c[l]<0.0) minus[minus]=l; minus++; Cminus+=M[n].c[l];

Własności dielektryczne(kod) Cminus=Cminus/(float)e; Cplus=Cplus/(float)e; //---------------------------------------------------------------- POS dip; memset(&dip,0,sizeof(pos)); for(i=0;i<minus;i++) for(j=0;j<plus;j++) dip.x += (M[n].[minus[i]].x-M[n].[plus[j]].x)*M[n].c[minus[i]]; dip.y += (M[n].[minus[i]].y-M[n].[plus[j]].y)*M[n].c[minus[i]]; dip.z += (M[n].[minus[i]].z-M[n].[plus[j]].z)*M[n].c[minus[i]];

Własności dielektryczne(kod) Tdipol[k][idx].x=dip.x*Cminus; Tdipol[k][idx].y=dip.y*Cminus; Tdipol[k][idx].z=dip.z*Cminus; k++; //if name //---------------------------------------------------------------- return k;

Absorpcja dielektryczna 0 0 Φ(t) 0 - T=70 K T=00 K T=40 K 0 -.0.5 0 0 0 0 0 0 4 t [ps] T=70 K T=00 K T=40 K ε " (ν).0 0.5 0.0 0 8 0 9 0 0 0 ν[hz]

Absorpcja dielektryczna Model KWW (Kohlrausch-Wiliams-Watt) Φ( t) = Aexp( ( t / τ KWW ) β ) Dopasowanie parametrów na podstawie symulacji. ównane Arrheniusa ln ν = max ln ν 0 E a / k B T Ea - energia aktywacji. (Średnia energia niezbędna do obrócenia molekuł)

Absorpcja dielektryczna. 0.8 MD data Linear fit ln(ν max [Hz]) 0.4 0.0 9.6.8x0 -.x0 -.6x0 - /T [K - ]