907 resultados para power law model


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Volume(density)-independent pair-potentials cannot describe metallic cohesion adequately as the presence of the free electron gas renders the total energy strongly dependent on the electron density. The embedded atom method (EAM) addresses this issue by replacing part of the total energy with an explicitly density-dependent term called the embedding function. Finnis and Sinclair proposed a model where the embedding function is taken to be proportional to the square root of the electron density. Models of this type are known as Finnis-Sinclair many body potentials. In this work we study a particular parametrization of the Finnis-Sinclair type potential, called the "Sutton-Chen" model, and a later version, called the "Quantum Sutton-Chen" model, to study the phonon spectra and the temperature variation thermodynamic properties of fcc metals. Both models give poor results for thermal expansion, which can be traced to rapid softening of transverse phonon frequencies with increasing lattice parameter. We identify the power law decay of the electron density with distance assumed by the model as the main cause of this behaviour and show that an exponentially decaying form of charge density improves the results significantly. Results for Sutton-Chen and our improved version of Sutton-Chen models are compared for four fcc metals: Cu, Ag, Au and Pt. The calculated properties are the phonon spectra, thermal expansion coefficient, isobaric heat capacity, adiabatic and isothermal bulk moduli, atomic root-mean-square displacement and Gr\"{u}neisen parameter. For the sake of comparison we have also considered two other models where the distance-dependence of the charge density is an exponential multiplied by polynomials. None of these models exhibits the instability against thermal expansion (premature melting) as shown by the Sutton-Chen model. We also present results obtained via pure pair potential models, in order to identify advantages and disadvantages of methods used to obtain the parameters of these potentials.

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Nous étudions la recombinaison radiative des porteurs de charges photogénérés dans les puits quantiques InGaN/GaN étroits (2 nm). Nous caractérisons le comportement de la photoluminescence face aux différentes conditions expérimentales telles la température, l'énergie et la puissance de l'excitation et la tension électrique appliquée. Ces mesures montrent que l'émission provient d'états localisés. De plus, les champs électriques, présents nativement dans ces matériaux, n'ont pas une influence dominante sur la recombinaison des porteurs. Nous avons montré que le spectre d'émission se modifie significativement et subitement lorsque la puissance de l'excitation passe sous un certain seuil. L'émission possède donc deux ``phases'' dont nous avons déterminé le diagramme. La phase adoptée dépend à la fois de la puissance, de la température et de la tension électrique appliquée. Nous proposons que la phase à basse puissance soit associée à un état électriquement chargé dans le matériau. Ensuite, nous avons caractérisé la dynamique temporelle de notre échantillon. Le taux de répétition de l'excitation a une influence importante sur la dynamique mesurée. Nous concluons qu'elle ne suit pas une exponentielle étirée comme on le pensait précédemment. Elle est exponentielle à court temps et suit une loi de puissance à grand temps. Ces deux régimes sont lié à un seul et même mécanisme de recombinaison. Nous avons développé un modèle de recombinaison à trois niveaux afin d'expliquer le comportement temporel de la luminescence. Ce modèle suppose l'existence de centres de localisation où les porteurs peuvent se piéger, indépendamment ou non. L'électron peut donc se trouver sur un même centre que le trou ou sur n'importe quel autre centre. En supposant le transfert des porteurs entre centres par saut tunnel on détermine, en fonction de la distribution spatiale des centres, la dynamique de recombinaison. Ce modèle indique que la recombinaison dans les puits InGaN/GaN minces est liée à des agglomérats de centre de localisation.

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Il est connu que les problèmes d'ambiguïté de la langue ont un effet néfaste sur les résultats des systèmes de Recherche d'Information (RI). Toutefois, les efforts de recherche visant à intégrer des techniques de Désambiguisation de Sens (DS) à la RI n'ont pas porté fruit. La plupart des études sur le sujet obtiennent effectivement des résultats négatifs ou peu convaincants. De plus, des investigations basées sur l'ajout d'ambiguïté artificielle concluent qu'il faudrait une très haute précision de désambiguation pour arriver à un effet positif. Ce mémoire vise à développer de nouvelles approches plus performantes et efficaces, se concentrant sur l'utilisation de statistiques de cooccurrence afin de construire des modèles de contexte. Ces modèles pourront ensuite servir à effectuer une discrimination de sens entre une requête et les documents d'une collection. Dans ce mémoire à deux parties, nous ferons tout d'abord une investigation de la force de la relation entre un mot et les mots présents dans son contexte, proposant une méthode d'apprentissage du poids d'un mot de contexte en fonction de sa distance du mot modélisé dans le document. Cette méthode repose sur l'idée que des modèles de contextes faits à partir d'échantillons aléatoires de mots en contexte devraient être similaires. Des expériences en anglais et en japonais montrent que la force de relation en fonction de la distance suit généralement une loi de puissance négative. Les poids résultant des expériences sont ensuite utilisés dans la construction de systèmes de DS Bayes Naïfs. Des évaluations de ces systèmes sur les données de l'atelier Semeval en anglais pour la tâche Semeval-2007 English Lexical Sample, puis en japonais pour la tâche Semeval-2010 Japanese WSD, montrent que les systèmes ont des résultats comparables à l'état de l'art, bien qu'ils soient bien plus légers, et ne dépendent pas d'outils ou de ressources linguistiques. La deuxième partie de ce mémoire vise à adapter les méthodes développées à des applications de Recherche d'Information. Ces applications ont la difficulté additionnelle de ne pas pouvoir dépendre de données créées manuellement. Nous proposons donc des modèles de contextes à variables latentes basés sur l'Allocation Dirichlet Latente (LDA). Ceux-ci seront combinés à la méthodes de vraisemblance de requête par modèles de langue. En évaluant le système résultant sur trois collections de la conférence TREC (Text REtrieval Conference), nous observons une amélioration proportionnelle moyenne de 12% du MAP et 23% du GMAP. Les gains se font surtout sur les requêtes difficiles, augmentant la stabilité des résultats. Ces expériences seraient la première application positive de techniques de DS sur des tâches de RI standard.

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Mesures effectuées dans le laboratoire de caractérisation optique des semi-conducteurs du Prof. Richard Leonelli du département de physique de l'université de Montréal. Les nanofils d'InGaN/GaN ont été fournis par le groupe du Prof. Zetian Mi du département de génie électrique et informatique de l'université McGill.

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Le réseau magnétique consiste en un ensemble de petites concentrations de flux magnétique sur la photosphère solaire. Vu sa petite échelle de taille et de flux, à la limite de détection, son comportement n'est connu que depuis récemment. Les interactions du réseau sont pourtant cruciales afin de comprendre la dynamo et l'irradiance solaires, car beaucoup de caractérisques du réseau dépendent de ces interactions. De plus, le réseau est la principale contribution magnétique surfacique à l'irradiance solaire. Les modèles existants du réseau ne tenaient jusqu'à maintenant pas compte des interactions du réseau. Nous avons tenté de combler cette lacune avec notre modèle. Nos simulations impliquent une marche aléatoire en 2D de tubes de flux magnétiques sur la photosphère solaire. Les tubes de flux sont injectés puis soumis à des règles de déplacement et d'interaction. L'injection se fait à deux échelles, respectivement la plus petite et la plus grande observables: les tubes de flux élémentaires et les taches solaires. Des processus de surface imitant ceux observés sont inclus, et consistent en l'émergence, la coalescence, l'annulation et la submergence de flux. La fragmentation des concentrations n'est présente que pour les taches, sous forme de désintégration libérant des tubes de flux. Le modèle est appliqué au cycle solaire 21 (1976-1986, le mieux documenté en termes de caractéristiques de taches solaires. Il en résulte des réponses à deux questions importantes en physique solaire. La première est: l'injection de flux magnétique à deux échelles très distinctes peut-elle conduire à une distribution de flux en loi de puissance comme on l'observe, si l'on inclut des processus de surface qui retraitent le flux? Cette question est étroitement liée à l'origine de la dynamo solaire, qui pourrait produire ladite distribution. Nous trouvons qu'on peut effectivement produire une telle distribution avec ce type d'injection et ce type de processus de surface. Cela implique que la distribution de flux observée ne peut servir à déterminer quel type de dynamo opère dans le Soleil. La deuxième question à laquelle nous avons apporté un élément de réponse est celle à savoir combien de temps il faut au réseau pour retrouver son état d'activité de base. Cet état a été observé lors du minimum de Maunder en 1645-1715 et touche de près la question de l'influence de l'activité solaire sur le climat terrestre. Le récent minimum d'activité est considéré par certains comme ayant atteint cet état. Nous trouvons plutôt que ça n'a pas été le cas. En effet, le temps de relaxation du réseau que nous avons calculé est supérieur au temps écoulé entre la fin du dernier cycle solaire d'activité et celui de l'amorce du présent cycle.

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An Ising-like model, with interactions ranging up to next-nearest-neighbor pairs, is used to simulate the process of interface alloying. Interactions are chosen to stabilize an intermediate "antiferromagnetic" ordered structure. The dynamics proceeds exclusively by atom-vacancy exchanges. In order to characterize the process, the time evolution of the width of the intermediate ordered region and the diffusion length is studied. Both lengths are found to follow a power-law evolution with exponents depending on the characteristic features of the model.

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Nanoparticles of manganese ferrite were prepared by the chemical co-precipitation technique. The dielectric parameters, namely, real and imaginary dielectric permittivity (ε and ε ), ac conductivity (σac) and dielectric loss tangent (tan δ), were measured in the frequency range of 100 kHz–8MHz at different temperatures. The variations of dielectric dispersion (ε ) and dielectric absorption (ε ) with frequency and temperature were also investigated. The variation of dielectric permittivity with frequency and temperature followed the Maxwell–Wagner model based on interfacial polarization in consonance with Koops phenomenological theory. The dielectric loss tangent and hence ε exhibited a relaxation at certain frequencies and at relatively higher temperatures. The dispersion of dielectric permittivity and broadening of the dielectric absorption suggest the possibility of a distribution of relaxation time and the existence of multiple equilibrium states in manganese ferrite. The activation energy estimated from the dielectric relaxation is found to be high and is characteristic of polaron conduction in the nanosized manganese ferrite. The ac conductivity followed a power law dependence σac = Bωn typical of charge transport assisted by a hopping or tunnelling process. The observed minimum in the temperature dependence of the frequency exponent n strongly suggests that tunnelling of the large polarons is the dominant transport process

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Als Beispiele für die vielfältigen Phänomene der Physik der Elektronen in niedrigdimensionalen Systemen wurden in dieser Arbeit das Cu(110)(2x1)O-Adsorbatsystem und die violette Li0.9Mo6O17-Bronze untersucht. Das Adsorbatsystem bildet selbstorganisierte quasi-eindimensionale Nanostrukturen auf einer Kupferoberfläche. Die Li-Bronze ist ein Material, das aufgrund seiner Kristallstruktur quasi-eindimensionale elektronische Eigenschaften im Volumen aufweist. Auf der Cu(110)(2x1)O-Oberfläche kann durch Variation der Sauerstoffbedeckung die Größe der streifenartigen CuO-Domänen geändert werden und damit der Übergang von zwei Dimensionen auf eine Dimension untersucht werden. Der Einfluss der Dimensionalität wurde anhand eines unbesetzten elektronischen Oberflächenzustandes studiert. Dessen Energieposition (untere Bandkante) verschiebt mit zunehmender Einschränkung (schmalere CuO-Streifen) zu größeren Energien hin. Dies ist ein bekannter quantenmechanischer Effekt und relativ gut verstanden. Zusätzlich wurde die Lebensdauer des Zustandes auf der voll bedeckten Oberfläche (zwei Dimensionen) ermittelt und deren Veränderung mit der Breite der CuO-Streifen untersucht. Es zeigt sich, dass die Lebensdauer auf schmaleren CuO-Streifen drastisch abnimmt. Dieses Ergebnis ist neu. Es kann im Rahmen eines Fabry-Perot-Modells als Streuung in Zustände außerhalb der CuO-Streifen verstanden werden. Außer den gerade beschriebenen Effekten war es möglich die Ladungsdichte des diskutierten Zustandes orts- und energieabhängig auf den CuO-Streifen zu studieren. Die Li0.9Mo6O17-Bronze wurde im Hinblick auf das Verhalten der elektronischen Zustandsdichte an der Fermikante untersucht. Diese Fragestellung ist besonders wegen der Quasieindimensionalität des Materials interessant. Die Messungen von STS-Spektren in der Nähe der Fermienergie zeigen, dass die Elektronen in der Li0.9Mo6O17-Bronze eine sogenannte Luttingerflüssigkeit ausbilden, die anstatt einer Fermiflüssigkeit in eindimensionalen elektronischen Systemen erwartet wird. Bisher wurde Luttingerflüssigkeitsverhalten erst bei wenigen Materialien und Systemen experimentell nachgewiesen, obschon die theoretischen Voraussagen mehr als 30 Jahre zurückliegen. Ein Charakteristikum einer Luttingerflüssigkeit ist die Abnahme der Zustandsdichte an der Fermienergie mit einem Potenzgesetz. Dieses Verhalten wurde in STS-Spektren dieser Arbeit beobachtet und quantitativ im Rahmen eines Luttingerflüssigkeitsmodells beschrieben. Auch die Temperaturabhängigkeit des Phänomens im Bereich von 5K bis 55K ist konsistent mit der Beschreibung durch eine Luttingerflüssigkeit. Generell zeigen die Untersuchungen dieser Arbeit, dass die Dimensionalität, insbesondere deren Einschränkung, einen deutlichen Einfluss auf die elektronischen Eigenschaften von Systemen und Materialien haben kann.

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Locality to other nodes on a peer-to-peer overlay network can be established by means of a set of landmarks shared among the participating nodes. Each node independently collects a set of latency measures to landmark nodes, which are used as a multi-dimensional feature vector. Each peer node uses the feature vector to generate a unique scalar index which is correlated to its topological locality. A popular dimensionality reduction technique is the space filling Hilbert’s curve, as it possesses good locality preserving properties. However, there exists little comparison between Hilbert’s curve and other techniques for dimensionality reduction. This work carries out a quantitative analysis of their properties. Linear and non-linear techniques for scaling the landmark vectors to a single dimension are investigated. Hilbert’s curve, Sammon’s mapping and Principal Component Analysis have been used to generate a 1d space with locality preserving properties. This work provides empirical evidence to support the use of Hilbert’s curve in the context of locality preservation when generating peer identifiers by means of landmark vector analysis. A comparative analysis is carried out with an artificial 2d network model and with a realistic network topology model with a typical power-law distribution of node connectivity in the Internet. Nearest neighbour analysis confirms Hilbert’s curve to be very effective in both artificial and realistic network topologies. Nevertheless, the results in the realistic network model show that there is scope for improvements and better techniques to preserve locality information are required.

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The Indian Ocean water that ends up in the Atlantic Ocean detaches from the Agulhas Current retroflection predominantly in the form of Agulhas rings and cyclones. Using numerical Lagrangian float trajectories in a high-resolution numerical ocean model, the fate of coherent structures near the Agulhas Current retroflection is investigated. It is shown that within the Agulhas Current, upstream of the retroflection, the spatial distributions of floats ending in the Atlantic Ocean and floats ending in the Indian Ocean are to a large extent similar. This indicates that Agulhas leakage occurs mostly through the detachment of Agulhas rings. After the floats detach from the Agulhas Current, the ambient water quickly looses its relative vorticity. The Agulhas rings thus seem to decay and loose much of their water in the Cape Basin. A cluster analysis reveals that most water in the Agulhas Current is within clusters of 180 km in diameter. Halfway in the Cape Basin there is an increase in the number of larger clusters with low relative vorticity, which carry the bulk of the Agulhas leakage transport through the Cape Basin. This upward cascade with respect to the length scales of the leakage, in combination with a power law decay of the magnitude of relative vorticity, might be an indication that the decay of Agulhas rings is somewhat comparable to the decay of two-dimensional turbulence.

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Background: We report an analysis of a protein network of functionally linked proteins, identified from a phylogenetic statistical analysis of complete eukaryotic genomes. Phylogenetic methods identify pairs of proteins that co-evolve on a phylogenetic tree, and have been shown to have a high probability of correctly identifying known functional links. Results: The eukaryotic correlated evolution network we derive displays the familiar power law scaling of connectivity. We introduce the use of explicit phylogenetic methods to reconstruct the ancestral presence or absence of proteins at the interior nodes of a phylogeny of eukaryote species. We find that the connectivity distribution of proteins at the point they arise on the tree and join the network follows a power law, as does the connectivity distribution of proteins at the time they are lost from the network. Proteins resident in the network acquire connections over time, but we find no evidence that 'preferential attachment' - the phenomenon of newly acquired connections in the network being more likely to be made to proteins with large numbers of connections - influences the network structure. We derive a 'variable rate of attachment' model in which proteins vary in their propensity to form network interactions independently of how many connections they have or of the total number of connections in the network, and show how this model can produce apparent power-law scaling without preferential attachment. Conclusion: A few simple rules can explain the topological structure and evolutionary changes to protein-interaction networks: most change is concentrated in satellite proteins of low connectivity and small phenotypic effect, and proteins differ in their propensity to form attachments. Given these rules of assembly, power law scaled networks naturally emerge from simple principles of selection, yielding protein interaction networks that retain a high-degree of robustness on short time scales and evolvability on longer evolutionary time scales.

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Models of windblown pollen or spore movement are required to predict gene flow from genetically modified (GM) crops and the spread of fungal diseases. We suggest a simple form for a function describing the distance moved by a pollen grain or fungal spore, for use in generic models of dispersal. The function has power-law behaviour over sub-continental distances. We show that air-borne dispersal of rapeseed pollen in two experiments was inconsistent with an exponential model, but was fitted by power-law models, implying a large contribution from distant fields to the catches observed. After allowance for this 'background' by applying Fourier transforms to deconvolve the mixture of distant and local sources, the data were best fit by power-laws with exponents between 1.5 and 2. We also demonstrate that for a simple model of area sources, the median dispersal distance is a function of field radius and that measurement from the source edge can be misleading. Using an inverse-square dispersal distribution deduced from the experimental data and the distribution of rapeseed fields deduced by remote sensing, we successfully predict observed rapeseed pollen density in the city centres of Derby and Leicester (UK).

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We present molecular dynamics (MD) and slip-springs model simulations of the chain segmental dynamics in entangled linear polymer melts. The time-dependent behavior of the segmental orientation autocorrelation functions and mean-square segmental displacements are analyzed for both flexible and semiflexible chains, with particular attention paid to the scaling relations among these dynamic quantities. Effective combination of the two simulation methods at different coarse-graining levels allows us to explore the chain dynamics for chain lengths ranging from Z ≈ 2 to 90 entanglements. For a given chain length of Z ≈ 15, the time scales accessed span for more than 10 decades, covering all of the interesting relaxation regimes. The obtained time dependence of the monomer mean square displacements, g1(t), is in good agreement with the tube theory predictions. Results on the first- and second-order segmental orientation autocorrelation functions, C1(t) and C2(t), demonstrate a clear power law relationship of C2(t) C1(t)m with m = 3, 2, and 1 in the initial, free Rouse, and entangled (constrained Rouse) regimes, respectively. The return-to-origin hypothesis, which leads to inverse proportionality between the segmental orientation autocorrelation functions and g1(t) in the entangled regime, is convincingly verified by the simulation result of C1(t) g1(t)−1 t–1/4 in the constrained Rouse regime, where for well-entangled chains both C1(t) and g1(t) are rather insensitive to the constraint release effects. However, the second-order correlation function, C2(t), shows much stronger sensitivity to the constraint release effects and experiences a protracted crossover from the free Rouse to entangled regime. This crossover region extends for at least one decade in time longer than that of C1(t). The predicted time scaling behavior of C2(t) t–1/4 is observed in slip-springs simulations only at chain length of 90 entanglements, whereas shorter chains show higher scaling exponents. The reported simulation work can be applied to understand the observations of the NMR experiments.

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Meteorological (met) station data is used as the basis for a number of influential studies into the impacts of the variability of renewable resources. Real turbine output data is not often easy to acquire, whereas meteorological wind data, supplied at a standardised height of 10 m, is widely available. This data can be extrapolated to a standard turbine height using the wind profile power law and used to simulate the hypothetical power output of a turbine. Utilising a number of met sites in such a manner can develop a model of future wind generation output. However, the accuracy of this extrapolation is strongly dependent on the choice of the wind shear exponent alpha. This paper investigates the accuracy of the simulated generation output compared to reality using a wind farm in North Rhins, Scotland and a nearby met station in West Freugh. The results show that while a single annual average value for alpha may be selected to accurately represent the long term energy generation from a simulated wind farm, there are significant differences between simulation and reality on an hourly power generation basis, with implications for understanding the impact of variability of renewables on short timescales, particularly system balancing and the way that conventional generation may be asked to respond to a high level of variable renewable generation on the grid in the future.

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Geophysical time series sometimes exhibit serial correlations that are stronger than can be captured by the commonly used first‐order autoregressive model. In this study we demonstrate that a power law statistical model serves as a useful upper bound for the persistence of total ozone anomalies on monthly to interannual timescales. Such a model is usually characterized by the Hurst exponent. We show that the estimation of the Hurst exponent in time series of total ozone is sensitive to various choices made in the statistical analysis, especially whether and how the deterministic (including periodic) signals are filtered from the time series, and the frequency range over which the estimation is made. In particular, care must be taken to ensure that the estimate of the Hurst exponent accurately represents the low‐frequency limit of the spectrum, which is the part that is relevant to long‐term correlations and the uncertainty of estimated trends. Otherwise, spurious results can be obtained. Based on this analysis, and using an updated equivalent effective stratospheric chlorine (EESC) function, we predict that an increase in total ozone attributable to EESC should be detectable at the 95% confidence level by 2015 at the latest in southern midlatitudes, and by 2020–2025 at the latest over 30°–45°N, with the time to detection increasing rapidly with latitude north of this range.