3 resultados para Training and Function Description Analysis


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La tesis se ha centrado en la síntesis y caracterización estructural de materiales tipo perovskita: SrLnMRuO6 (Ln=La,Pr,Nd; M=Zn,Co,Mg,Ni,Fe) y ALn2CuTi2O9 (A=Ca,Ba; Ln=La,Pr,Nd,Sm). El estudio de las estructuras de los materiales se ha realizado mediante el análisis de los patrones de difracción en polvo de rayos-X, sincrotrón y/o neutrones. En el refinamiento por el método de Rietveld de las estructuras se han sustituido las coordenadas atómicas (el método más común), por coordenadas colectivas: las amplitudes de los modos que describen la distorsión de la fase prototipo. Los resultados generales para la serie SrLnMRuO6 (Ln=La,Pr,Nd; M=Zn,Co,Mg,Ni) a temperatura ambiente se ha recogido en un diagrama en el que se han indicado las amplitudes de los modos que transforman de acuerdo a las irreps en función del factor de tolerancia, ya que todos ellos cristalizan en la misma fase monoclínica (P21/n); y a temperaturas altas se ha construido un diagrama de fase. Los materiales SrLnFeRuO6 ( Ln=La,Pr,Nd) y CaLn2CuTi2O9 cristalizan en la fase ortorrómbica Pbnm a temperatura ambiente; mientras que BaLn2CuTi2O9 tienen una estructura más simétrica, I4/mcm. A altas temperaturas se han identificado las transiciones de fase inducidas por el cambio de temperatura.A temperaturas bajas se han analizado las estructuras magnéticas de algunos de los compuestos mediante difracción de neutrones.

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Elucidating the intricate relationship between brain structure and function, both in healthy and pathological conditions, is a key challenge for modern neuroscience. Recent progress in neuroimaging has helped advance our understanding of this important issue, with diffusion images providing information about structural connectivity (SC) and functional magnetic resonance imaging shedding light on resting state functional connectivity (rsFC). Here, we adopt a systems approach, relying on modular hierarchical clustering, to study together SC and rsFC datasets gathered independently from healthy human subjects. Our novel approach allows us to find a common skeleton shared by structure and function from which a new, optimal, brain partition can be extracted. We describe the emerging common structure-function modules (SFMs) in detail and compare them with commonly employed anatomical or functional parcellations. Our results underline the strong correspondence between brain structure and resting-state dynamics as well as the emerging coherent organization of the human brain.