830 resultados para computer holography


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Die vorliegende Doktorarbeit befasst sich mit klassischen Vektor-Spingläsern eine Art von ungeordneten Magneten - auf verschiedenen Gittertypen. Da siernbedeutsam für eine experimentelle Realisierung sind, ist ein theoretisches Verständnis von Spinglas-Modellen mit wenigen Spinkomponenten und niedriger Gitterdimension von großer Bedeutung. Da sich dies jedoch als sehr schwierigrnerweist, sind neue, aussichtsreiche Ansätze nötig. Diese Arbeit betrachtet daher den Limesrnunendlich vieler Spindimensionen. Darin entstehen mehrere Vereinfachungen im Vergleichrnzu Modellen niedriger Spindimension, so dass für dieses bedeutsame Problem Eigenschaften sowohl bei Temperatur Null als auch bei endlichen Temperaturenrnüberwiegend mit numerischen Methoden ermittelt werden. Sowohl hyperkubische Gitter als auch ein vielseitiges 1d-Modell werden betrachtet. Letzteres erlaubt es, unterschiedliche Universalitätsklassen durch bloßes Abstimmen eines einzigen Parameters zu untersuchen. "Finite-size scaling''-Formen, kritische Exponenten, Quotienten kritischer Exponenten und andere kritische Größen werden nahegelegt und mit numerischen Ergebnissen verglichen. Eine detaillierte Beschreibung der Herleitungen aller numerisch ausgewerteter Gleichungen wird ebenso angegeben. Bei Temperatur Null wird eine gründliche Untersuchung der Grundzustände und Defektenergien gemacht. Eine Reihe interessanter Größen wird analysiert und insbesondere die untere kritische Dimension bestimmt. Bei endlicher Temperatur sind der Ordnungsparameter und die Spinglas-Suszeptibilität über die numerisch berechnete Korrelationsmatrix zugänglich. Das Spinglas-Modell im Limes unendlich vieler Spinkomponenten kann man als Ausgangspunkt zur Untersuchung der natürlicheren Modelle mit niedriger Spindimension betrachten. Wünschenswert wäre natürlich ein Modell, das die Vorteile des ersten mit den Eigenschaften des zweiten verbände. Daher wird in Modell mit Anisotropie vorgeschlagen und getestet, mit welchem versucht wird, dieses Ziel zu erreichen. Es wird auf reizvolle Wege hingewiesen, das Modell zu nutzen und eine tiefergehende Beschäftigung anzuregen. Zuletzt werden sogenannte "real-space" Renormierungsgruppenrechnungen sowohl analytisch als auch numerisch für endlich-dimensionale Vektor-Spingläser mit endlicher Anzahl von Spinkomponenten durchgeführt. Dies wird mit einer zuvor bestimmten neuen Migdal-Kadanoff Rekursionsrelation geschehen. Neben anderen Größen wird die untere kritische Dimension bestimmt.

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Eine der offenen Fragen der aktuellen Physik ist das Verständnis von Systemen im Nichtgleichgewicht. Im Gegensatz zu der Gleichgewichtsphysik ist in diesem Bereich aktuell kein Formalismus bekannt der ein systematisches Beschreiben der unterschiedlichen Systeme ermöglicht. Um das Verständnis über diese Systeme zu vergrößern werden in dieser Arbeit zwei unterschiedliche Systeme studiert, die unter einem externen Feld ein starkes nichtlineares Verhalten zeigen. Hierbei handelt es sich zum einen um das Verhalten von Teilchen unter dem Einfluss einer extern angelegten Kraft und zum anderen um das Verhalten eines Systems in der Nähe des kritischen Punktes unter Scherung. Das Modellsystem in dem ersten Teil der Arbeit ist eine binäre Yukawa Mischung, die bei tiefen Temperaturen einen Glassübergang zeigt. Dies führt zu einer stark ansteigenden Relaxationszeit des Systems, so dass man auch bei kleinen Kräften relativ schnell ein nichtlineares Verhalten beobachtet. In Abhängigkeit der angelegten konstanten Kraft können in dieser Arbeit drei Regime, mit stark unterschiedlichem Teilchenverhalten, identifiziert werden. In dem zweiten Teil der Arbeit wird das Ising-Modell unter Scherung betrachtet. In der Nähe des kritischen Punkts kommt es in diesem Modell zu einer Beeinflussung der Fluktuationen in dem System durch das angelegte Scherfeld. Dies hat zur Folge, dass das System stark anisotrop wird und man zwei unterschiedliche Korrelationslängen vorfindet, die mit unterschiedlichen Exponenten divergieren. Infolgedessen lässt sich der normale isotrope Formalismus des "finite-size scaling" nicht mehr auf dieses System anwenden. In dieser Arbeit wird gezeigt, wie dieser auf den anisotropen Fall zu verallgemeinern ist und wie damit die kritischen Punkte, sowie die dazu gehörenden kritischen Exponenten berechnet werden können.

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In this thesis we are presenting a broadly based computer simulation study of two-dimensional colloidal crystals under different external conditions. In order to fully understand the phenomena which occur when the system is being compressed or when the walls are being sheared, it proved necessary to study also the basic motion of the particles and the diffusion processes which occur in the case without these external forces. In the first part of this thesis we investigate the structural transition in the number of rows which occurs when the crystal is being compressed by placing the structured walls closer together. Previous attempts to locate this transition were impeded by huge hysteresis effects. We were able to determine the transition point with higher precision by applying both the Schmid-Schilling thermodynamic integration method and the phase switch Monte Carlo method in order to determine the free energies. These simulations showed not only that the phase switch method can successfully be applied to systems with a few thousand particles and a soft crystalline structure with a superimposed pattern of defects, but also that this method is way more efficient than a thermodynamic integration when free energy differences are to be calculated. Additionally, the phase switch method enabled us to distinguish between several energetically very similar structures and to determine which one of them was actually stable. Another aspect considered in the first result chapter of this thesis is the ensemble inequivalence which can be observed when the structural transition is studied in the NpT and in the NVT ensemble. The second part of this work deals with the basic motion occurring in colloidal crystals confined by structured walls. Several cases are compared where the walls are placed in different positions, thereby introducing an incommensurability into the crystalline structure. Also the movement of the solitons, which are created in the course of the structural transition, is investigated. Furthermore, we will present results showing that not only the well-known mechanism of vacancies and interstitial particles leads to diffusion in our model system, but that also cooperative ring rotation phenomena occur. In this part and the following we applied Langevin dynamics simulations. In the last chapter of this work we will present results on the effect of shear on the colloidal crystal. The shear was implemented by moving the walls with constant velocity. We have observed shear banding and, depending on the shear velocity, that the inner part of the crystal breaks into several domains with different orientations. At very high shear velocities holes are created in the structure, which originate close to the walls, but also diffuse into the inner part of the crystal.

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Un'interfaccia cervello-computer (BCI: Brain-Computer Interface) è un sistema di comunicazione diretto tra il cervello e un dispositivo esterno che non dipende dalle normali vie di output del cervello, costituite da nervi o muscoli periferici. Il segnale generato dall'utente viene acquisito per mezzo di appositi sensori, poi viene processato e classificato estraendone così le informazioni di interesse che verranno poi utilizzate per produrre un output reinviato all'utente come feedback. La tecnologia BCI trova interessanti applicazioni nel campo biomedico dove può essere di grande aiuto a persone soggette da paralisi, ma non sono da escludere altri utilizzi. Questa tesi in particolare si concentra sulle componenti hardware di una interfaccia cervello-computer analizzando i pregi e i difetti delle varie possibilità: in particolar modo sulla scelta dell'apparecchiatura per il rilevamento della attività cerebrale e dei meccanismi con cui gli utilizzatori della BCI possono interagire con l'ambiente circostante (i cosiddetti attuatori). Le scelte saranno effettuate tenendo in considerazione le necessità degli utilizzatori in modo da ridurre i costi e i rischi aumentando il numero di utenti che potranno effettivamente beneficiare dell'uso di una interfaccia cervello-computer.

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Lo studio di sistemi quantistici sta alla base di molti dei moderni sviluppi teorici e applicativi della Fisica. In questo scritto vogliamo studiare il funzionamento di simulatori e computer quantistici. I primi permettono di simulare l’evoluzione di un sistema quantistico in maniera controllata gli altri possono eseguire operazioni logiche su oggetti chiamati qubits. Andremo a studiare come ottenere un set universale di porte logiche quantistiche e le loro caratteristiche. Analizzeremo le differenze tra simulazione analogica(AQS) e digitale(DQS). Applicheremo quest’ultima a sistemi di particelle fermioniche e bosoniche in un reticolo.

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In condensed matter systems, the interfacial tension plays a central role for a multitude of phenomena. It is the driving force for nucleation processes, determines the shape and structure of crystalline structures and is important for industrial applications. Despite its importance, the interfacial tension is hard to determine in experiments and also in computer simulations. While for liquid-vapor interfacial tensions there exist sophisticated simulation methods to compute the interfacial tension, current methods for solid-liquid interfaces produce unsatisfactory results.rnrnAs a first approach to this topic, the influence of the interfacial tension on nuclei is studied within the three-dimensional Ising model. This model is well suited because despite its simplicity, one can learn much about nucleation of crystalline nuclei. Below the so-called roughening temperature, nuclei in the Ising model are not spherical anymore but become cubic because of the anisotropy of the interfacial tension. This is similar to crystalline nuclei, which are in general not spherical but more like a convex polyhedron with flat facets on the surface. In this context, the problem of distinguishing between the two bulk phases in the vicinity of the diffuse droplet surface is addressed. A new definition is found which correctly determines the volume of a droplet in a given configuration if compared to the volume predicted by simple macroscopic assumptions.rnrnTo compute the interfacial tension of solid-liquid interfaces, a new Monte Carlo method called ensemble switch method'' is presented which allows to compute the interfacial tension of liquid-vapor interfaces as well as solid-liquid interfaces with great accuracy. In the past, the dependence of the interfacial tension on the finite size and shape of the simulation box has often been neglected although there is a nontrivial dependence on the box dimensions. As a consequence, one needs to systematically increase the box size and extrapolate to infinite volume in order to accurately predict the interfacial tension. Therefore, a thorough finite-size scaling analysis is established in this thesis. Logarithmic corrections to the finite-size scaling are motivated and identified, which are of leading order and therefore must not be neglected. The astounding feature of these logarithmic corrections is that they do not depend at all on the model under consideration. Using the ensemble switch method, the validity of a finite-size scaling ansatz containing the aforementioned logarithmic corrections is carefully tested and confirmed. Combining the finite-size scaling theory with the ensemble switch method, the interfacial tension of several model systems, ranging from the Ising model to colloidal systems, is computed with great accuracy.

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In this thesis I present a new coarse-grained model suitable to investigate the phase behavior of rod-coil block copolymers on mesoscopic length scales. In this model the rods are represented by hard spherocylinders, whereas the coil block consists of interconnected beads. The interactions between the constituents are based on local densities. This facilitates an efficient Monte-Carlo sampling of the phase space. I verify the applicability of the model and the simulation approach by means of several examples. I treat pure rod systems and mixtures of rod and coil polymers. Then I append coils to the rods and investigate the role of the different model parameters. Furthermore, I compare different implementations of the model. I prove the capability of the rod-coil block copolymers in our model to exhibit typical micro-phase separated configurations as well as extraordinary phases, such as the wavy lamellar state, percolating structuresrnand clusters. Additionally, I demonstrate the metastability of the observed zigzag phase in our model. A central point of this thesis is the examination of the phase behavior of the rod-coil block copolymers in dependence of different chain lengths and interaction strengths between rods and coil. The observations of these studies are summarized in a phase diagram for rod-coil block copolymers. Furthermore, I validate a stabilization of the smectic phase with increasing coil fraction.rnIn the second part of this work I present a side project in which I derive a model permitting the simulation of tetrapods with and without grafted semiconducting block copolymers. The effect of these polymers is added in an implicit manner by effective interactions between the tetrapods. While the depletion interaction is described in an approximate manner within the Asakura-Oosawa model, the free energy penalty for the brush compression is calculated within the Alexander-de Gennes model. Recent experiments with CdSe tetrapods show that grafted tetrapods are clearly much better dispersed in the polymer matrix than bare tetrapods. My simulations confirm that bare tetrapods tend to aggregate in the matrix of excess polymers, while clustering is significantly reduced after grafting polymer chains to the tetrapods. Finally, I propose a possible extension enabling the simulation of a system with fluctuating volume and demonstrate its basic functionality. This study is originated in a cooperation with an experimental group with the goal to analyze the morphology of these systems in order to find the ideal morphology for hybrid solar cells.

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Mycelium Tectonics è un lavoro multidisciplinare che interseca l’architettura con la biologia e con la tecnologia. Il concetto di tettonica - qui definito come il territorio in cui si costruiscono le relazioni tra l’organizzazione formale e i processi di funzionamento endogeni - viene indagato partendo da un punto di vista materico, dai limiti fisici e meccanici della materia e dalle differenze che ne possono emergere attraverso il cambio di scala. Procedendo dunque dal basso, sono stati studiati fenomeni quali l’auto-organizzazione e le intelligenze collettive, costituite da elementi con comportamenti autonomi, in cui l’organizzazione globale non è pianificata a priori ma emerge dalle interrelazioni degli elementi stessi. Si è tentato di descrivere una tettonica in cui fosse proprio la differenziazione e la variazione, di cui il sistema è intrinsecamente capace, a produrre una propria forma di organizzazione tettonica ed estetica su cui la funzionalità potesse essere mappata in modi non convenzionali. La biologia fornisce in questo diversi stimoli circa il concetto di costruire in termini di articolazione spaziale e adattabilità: in natura ogni struttura viene generata mediante processi di crescita intrinsecamente coerenti, e le relazioni che la regolano rendono impossibile scindere le parti dal tutto; una logica profondamente differente dai processi produttivi - e costruttivi – odierni, che racchiude in questo il potenziale per superarne i limiti. L’esperienza di laboratorio ha permesso un’ indagine approfondita sulle capacità esplorative e di morfogenesi del micelio: un organismo pluricellulare molto semplice formato da numerosi filamenti (ife), capaci di ramificarsi e riconnettersi tra loro per formare una rete biologica di trasporto. Le strategie messe in atto durante la crescita, poi simulate digitalmente, si sono evidenziate durante tutto il percorso di ricerca pratica, fornendo non solo motivo di dibattito teorico, quanto stimoli e possibilità a livello operativo. Partendo dagli esperimenti in vitro, lo studio si è poi soffermato sulla possibilità di far crescere il micelio (della specie Pleurotus Ostreatus) su strutture fibrose di canapa. Queste sono state simulate ed indagate digitalmente, al fine di costruire prototipi fisici da far colonizzare attraverso una crescita controllata del micelio. I modelli, lasciati essiccare, mostrano caratteristiche e performance emergenti, coerentemente alle premesse architettoniche. Considerando i risultati - seppur parziali - dell’attività teorico-sperimentale condotta, diviene necessario considerare un significato più esteso del termine sostenibilità, oltre ad un esame più approfondito delle ripercussioni a scala ecologica conseguenti l’applicazione di soluzioni qui soltanto ipotizzate.

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La brain computer interface sono state create per sopperire ai problemi motori e di linguistica nei pazienti che, a causa di malattie neurodegenerative o in seguito a traumi, sono paralizzate o non riescono a parlare. Vengono prese in questione le caratteristiche di un sistema per le BCI analizzando ogni blocco funzionale del sistema. Si fa visione delle applicazioni tra le quali la possibilità di far muovere un arto bionico a una donna tetraplegica e la possibilità di far scrivere una parola su uno schermo a un paziente non in grado di comunicare verbalmente. Si mettono in luce i problemi annessi a questo campo e i possibili sviluppi.

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Un confronto fra metodiche invasive e non invasive per interfacce brain-to-computer (BCI), al corrente stato dell'arte. Un approfondimento sulle applicazioni mediche, in particolare l'uso nelle tecnologie per l'assistenza di pazienti con malattie degenerative del sistema motorio.

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In recent years, Deep Learning techniques have shown to perform well on a large variety of problems both in Computer Vision and Natural Language Processing, reaching and often surpassing the state of the art on many tasks. The rise of deep learning is also revolutionizing the entire field of Machine Learning and Pattern Recognition pushing forward the concepts of automatic feature extraction and unsupervised learning in general. However, despite the strong success both in science and business, deep learning has its own limitations. It is often questioned if such techniques are only some kind of brute-force statistical approaches and if they can only work in the context of High Performance Computing with tons of data. Another important question is whether they are really biologically inspired, as claimed in certain cases, and if they can scale well in terms of "intelligence". The dissertation is focused on trying to answer these key questions in the context of Computer Vision and, in particular, Object Recognition, a task that has been heavily revolutionized by recent advances in the field. Practically speaking, these answers are based on an exhaustive comparison between two, very different, deep learning techniques on the aforementioned task: Convolutional Neural Network (CNN) and Hierarchical Temporal memory (HTM). They stand for two different approaches and points of view within the big hat of deep learning and are the best choices to understand and point out strengths and weaknesses of each of them. CNN is considered one of the most classic and powerful supervised methods used today in machine learning and pattern recognition, especially in object recognition. CNNs are well received and accepted by the scientific community and are already deployed in large corporation like Google and Facebook for solving face recognition and image auto-tagging problems. HTM, on the other hand, is known as a new emerging paradigm and a new meanly-unsupervised method, that is more biologically inspired. It tries to gain more insights from the computational neuroscience community in order to incorporate concepts like time, context and attention during the learning process which are typical of the human brain. In the end, the thesis is supposed to prove that in certain cases, with a lower quantity of data, HTM can outperform CNN.

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Navigazione chirurgica della rotula in-vivo durante artroplastica totale di ginocchio.Analisi cinematica dell'articolazione tibio-femorale e femoro-rotulea su un campione di pazienti.

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Con Brain-Computer Interface si intende un collegamento diretto tra cervello e macchina, che essa sia un computer o un qualsiasi dispositivo esterno, senza l’utilizzo di muscoli. Grazie a sensori applicati alla cute del cranio i segnali cerebrali del paziente vengono rilevati, elaborati, classificati (per mezzo di un calcolatore) e infine inviati come output a un device esterno. Grazie all'utilizzo delle BCI, persone con gravi disabilità motorie o comunicative (per esempio malati di SLA o persone colpite dalla sindrome del chiavistello) hanno la possibilità di migliorare la propria qualità di vita. L'obiettivo di questa tesi è quello di fornire una panoramica nell'ambito dell'interfaccia cervello-computer, mostrando le tipologie esistenti, cercando di farne un'analisi critica sui pro e i contro di ogni applicazione, ponendo maggior attenzione sull'uso dell’elettroencefalografia come strumento per l’acquisizione dei segnali in ingresso all'interfaccia.

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C’è un crescente interesse nella comunità scientifica per l’applicazione delle tecniche della bioingegneria nel campo delle interfacce fra cervello e computer. Questo interesse nasce dal fatto che in Europa ci sono almeno 300.000 persone con paralisi agli arti inferiori, con una età media piuttosto bassa (31 anni), registrandosi circa 5.000 nuovi casi ogni anno, in maggioranza dovuti ad incidenti automobilistici. Tali lesioni traumatiche spinali inducono delle disfunzioni sensoriali a causa dell’interruzione tra gli arti e i centri sopraspinali. Per far fronte a questi problemi gli scienziati si sono sempre più proiettati verso un nuovo settore: il Brain Computer Interaction, ossia un ambito della ricerca volto alla costruzione di interfacce in grado di collegare direttamente il cervello umano ad un dispositivo elettrico come un computer.

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Questa tesi si focalizza sullo studio dei modelli fisico-matematici attualmente in uso per la simulazione di fluidi al calcolatore con l’obiettivo di fornire nozioni di base e avanzate sull’utilizzo di tali metodi. La trattazione ha lo scopo di facilitare la comprensione dei principi su cui si fonda la simulazione di fluidi e rappresenta una base per la creazione di un proprio simulatore. E’ possibile studiare le caratteristiche di un fluido in movimento mediante due approcci diversi, l’approccio lagrangiano e l’approccio euleriano. Mentre l’approccio lagrangiano ha lo scopo di conoscere il valore, nel tempo, di una qualsiasi proprietà di ciascuna particella che compone il fluido, l’approccio euleriano, fissato uno o più punti del volume di spazio occupato da quest’ultimo, vuole studiare quello che accade, nel tempo, in quei punti. In particolare, questa tesi approfondisce lo studio delle equazioni di Navier-Stokes, approcciandosi al problema in maniera euleriana. La soluzione numerica del sistema di equazioni differenziali alle derivate parziali derivante dalle equazioni sopracitate, approssima la velocità del fluido, a partire dalla quale è possibile risalire a tutte le grandezze che lo caratterizzano. Attenzione viene riservata anche ad un modello facente parte dell’approccio semi-lagrangiano, il Lattice Boltzmann, considerato una via di mezzo tra i metodi puramente euleriani e quelli lagrangiani, che si basa sulla soluzione dell’equazione di Boltzmann mediante modelli di collisione di particelle. Infine, analogamente al metodo di Lattice Boltzmann, viene trattato il metodo Smoothed Particles Hydrodynamics, tipicamente lagrangiano, secondo il quale solo le proprietà delle particelle comprese dentro il raggio di una funzione kernel, centrata nella particella di interesse, influenzano il valore della particella stessa. Un resoconto pratico della teoria trattata viene dato mediante delle simulazioni realizzate tramite il software Blender 2.76b.