Denklem Çeşitleri
Kesinlikle kurşunların kimyasal potansiyellerinden dolayı olan ve bu nedenle burada resme girmeyen elektron dağılım fonksiyonları dışında, bu, mevcut taşıma kodlarında yaygın olarak kullanılan bir formülasyondur. İlişkinin yalnızca sıfır yanlılık sınırında geçerli olduğuna dikkat edilmelidir.
Dağılım fonksiyonlarının baştan dahil edilmesiyle ilgili olan bu gerçek, uçlardaki sonlu öngerilim gerilimleri nedeniyle iletkendeki elektron özelliklerinin değişiminin ihmal edilmesiyle ilgilidir. Aşağıdaki bölümlerde daha ayrıntılı olarak incelenecektir.
Fiziksel olarak konuşursak, iletken yoluyla iletim bu nedenle A, B uçlarına temaslar tarafından tanımlanan tüm farklı yolların ve iletken aracılığıyla yayılmanın ürünüdür. Aşağıdaki bölümlerde görüldüğü gibi, katı sistemlerde Green'in fonksiyonları ve öz enerjileri genellikle biraz farklı hesaplansa da, ifade genellikle bir arayüz aracılığıyla elastik taşıma için geçerlidir.
Aşağıda hatırlanması gereken bu bölümün ana sonucu, en azından sonlu farklar yönteminde tam olarak açıklanmış olsalar bile, elde edilen taşıma denklemlerinden sonsuz ipuçlarının çıkarılmasıdır.
Bu özellik oldukça şaşırtıcıdır; iletkenlik özelliklerindeki değişikliklerin aslında iletkenin kontakları olan arayüzde yerelleştirilebilmesi gerçeğinden kaynaklanıyor gibi görünüyor.
Önceki açıklamadan, kabloların işlevlerinin taşıma özelliklerinin tanımına yalnızca çok sınırlı bir anlamda, aslında yalnızca iletkenle arayüzdeki özellikleri aracılığıyla girdiği açık olduğundan, açık gösterimi bırakacağız ve genel olarak Green'in iletkenin işlevine Green'in sistemin işlevi olarak bakın.
Şimdiye kadar denge halindeki bir sistemi ele aldık. İletken arayüzün uçlarının atomik yapısında herhangi bir sınırlama olmamasına rağmen, çoğu durumda elektron taşınmasının iki temel bileşenini ihmal ettik: sonlu ön gerilimin etkisi ve termal koşulların etkisi.
Sonlu ön gerilim, önerilen bir şemaya dahil edilebilir. Bu şemada, iletken arabirimi, birkaç sonsuz uç katmanını içerecek şekilde seçilir. Lead'in Hartree potansiyeli (Coulomb terimi) sonlu bir değer olan ∆VH = eVbias kadar kaydırılır.
İletkenin iki ucu farklı ∆VH değerleri ile değiştirilirse, net etki, sınır koşulları olarak uçlardaki Hartree potansiyellerinin değişen değerleri kullanılarak kendi kendine tutarlı bir şekilde hesaplanabilen iletken boyunca bir voltaj düşüşü olacaktır. Poisson denkleminin çözümü için. Bu da, iletken potansiyelinin sorunsuz bir şekilde kurşuna doğru devam etmesini mümkün kılar.
Çözmek için kullanılan etkin potansiyel Hartree terimini ve değişim-korelasyon potansiyeli VXC'yi içerdiğinden, Poisson denkleminin bir çözümü her DFT kendi kendine tutarlılık döngüsünün bir parçasıdır. Prensip olarak, sonlu öngerilim gerilimleri de dahil olmak üzere bu nedenle her standart DFT yöntemi için erişilebilir olmalıdır.
Yöntemin yakınsaması, uçlar ve iletken arasındaki sınırlarda yük yoğunluğunun yakınsaması ile sayısal olarak test edilebilir. Birçok modern DFT kodunda kullanılan bir süper hücre geometrisi için prosedürün biraz değiştirilmesi gerekiyor. Bu durumda, dış Hartree potansiyeli kurşun içindeki konumla doğrusal olacak ve süper hücrenin sınırında sıfır iken arayüzde maksimum değerine ulaşacaktır.
Bu durumda, süper hücre sınırındaki iki uç arasındaki arayüz yapay saçılma etkilerini ortaya çıkaracağından, iki farklı uç seçmek de olanaksız görünmektedir.
İşlem, bir metaldeki ek bir potansiyelin etkisinin birkaç atomik katman içinde taranacağı varsayımına dayanır. Bununla birlikte, örneğin yarı iletkenlerde meydana gelmesi zorunlu olan uzun menzilli etkiler için, varsayım genellikle doğrulanmaz.
Spektral Fonksiyonlar ve Yük Yoğunluğu
İki uca bir önyargı voltajı uygulamak, standart DFT yöntemlerinde hesaba katılmayan bir sorunu ortaya çıkarır. Orada, kendi kendine tutarlılık döngüsü genellikle, belirli bir yük dağılımının etkin potansiyeli için Kohn-Sham denklemlerini çözmekten ve tüm elektron durumlarını sistemin kimyasal potansiyeline μ kadar doldurarak güncellenmiş yük yoğunluğunu hesaplamaktan oluşur. N elektron içeren bir sistem için bu şu anlama gelir.
Burada, VS sistemin hacmi, i, i durumunun enerji özdeğeri ve ψi(r) onun Kohn-Sham yörüngesidir. İki uç arasında sonlu bir potansiyel içeren bir sistemde böyle bir Fermi seviyesi tanımlanamaz. Sorunu çözmenin farklı bir yolu, bir sistemin işlevinden yük yoğunluğunu hesaplamaktır.
Bu da bize, sistemdeki toplam elektron sayısının sabit kalmasını istiyorsak, entegrasyonun üst sınırını oluşturan enerji seviyesi E0'ı söyler, N0. Bu şekilde, bağlı kurşun-iletken-kurşun devresinin farklı bölümleri için Fermi seviyesini tanımlama probleminden kaçınılır. O halde her özdeğer, elektronların dolu (i E0 ise) durumuna karşılık gelir. Bu bilgiden, sistemdeki yük yoğunluğu hesaplanabilir.
Denklem nedir
denklem nedir
Denklem soruları
Denklem Nedir matematik
Denklem Örnekleri
Denklem NASIL ÇÖZÜLÜR
Denklem Çözme
Denklem nasıl kurulur
Spektral Fonksiyonlar ve Kontaklar
Spektral fonksiyon aslında Green fonksiyonunun daha genel bir versiyonudur. Green fonksiyonları, r sisteminin bir noktasındaki birim genlikli bir dalga fonksiyonunu r noktasındaki dalga fonksiyonunun genliğiyle ilişkilendirirken, spektral fonksiyon r'deki gelişigüzel bir genliği r'deki genlikle ilişkilendirir.
Bu özelliği göstermek için A(r, r , E ) ele alalım, burada E = k . Böylece enerji, sistemin özdeğerlerinden birine eşittir. η yeterince küçük seçilirse, toplam yalnızca bir terim olan k ile sınırlandırılabilir.
Sistemin iki farklı noktası arasındaki genliklerin korelasyonunu tanımlar. Bu nedenle bazen korelasyon fonksiyonu olarak adlandırılır. Yalnızca Green'in işleviyle değil, aynı zamanda bir sistemin kontaklarıyla da ilgilidir. Bu özelliği göstermek için, bir kurşun varlığında Green fonksiyonunun matris tanımını ve bir kontağın tanımını kullanıyoruz.
Bir Oˆ operatörünün ortalama değerinin, operatörün çarpımının izi ve ρ, Oˆ = Tr Oˆρ durumlarının yoğunluğu tarafından verildiği kuantum istatistiklerindeki standart formülasyonlarla karşılaştırıldığında, spektral fonksiyonun esasen rolü oynadığını görüyoruz. genelleştirilmiş bir durum yoğunluğu. Denklem daha sonra iletken ve kurşun B'den oluşan sistemin mevcudiyetinde ΓA kontağının iletimini tanımlıyor olarak yorumlanabilir.
Spektral fonksiyonun tanımı ve türetilmiş ilişkiler bu noktada biraz akademik görünebilir, ancak bunların sistemler dengeden çıktığında elektron yayılımının temel kavramlarını anlamamıza izin verdiklerini birazdan göreceğiz. Denge dışı durumları daha detaylı analiz etmek için önce öz enerjilere tekrar dönmeliyiz.
Korelasyonlar
Uç durumda ikamenin etkisi, etki büyüklüğü korelasyonunu yapı geçerliliği ile çarpmak yerine, etki büyüklüğü korelasyonunu yapı geçerliliğine de bölmek olacaktır. Önceki örneklerdeki çarpım kuralının anahtarı, bağımlı değişken ile temsili değişken arasındaki tek nedensel bağlantının amaçlanan bağımsız değişken olduğu da varsayımıdır.
İlk örnekte, amaçlanan bağımsız değişken (yetenek) nedensel olarak proxy değişkenden öncedir ve proxy değişkenin bağımlı değişkenle hiçbir bağlantısı da yoktur. Proxy değişkeninin nedensel olarak amaçlanan değişkenden önce olması da mümkündür. Ancak, vekil değişkenden bağımlı değişkene, amaçlanan değişkenden geçmeyen herhangi bir yol varsa, çarpım kuralı başarısız olur.
Üçüncü bir örnek düşünün. Kısmen araştırma görevlerini ortadan kaldırarak daha fazla zaman kazanmaları ve kısmen sunum için daha fazla bilişsel seçeneğe sahip olmaları vb. nedeniyle kendi konularıyla ilgili güçlü bir bilgiye sahip öğretmenlerin daha iyi bir öğretim işi yapacaklarını varsaydığımızı da varsayalım. Büyük bir metropol lise sistemi, öğrenciler için her sınıf için ortalaması alınabilecek ulusal sınav puanlarına da sahiptir.
Böylece, öğrenci performansı için bir bağımlı değişkenimiz var. Ancak, tüm öğretim alanları için bilgi testleri oluşturmak da pratik değildir. Bir uzmanlıkta öğrenilen miktarın, öncelikle öğretmenin ne kadar iyi öğrendiğinin ve öğretmenin genel olarak ne kadar çalıştığına bağlı olduğunu varsayın.
Genel olarak öğrenme, kolej not ortalaması (GPA) ile ölçülecektir. Bu nedenle, özel bir bilgi testi yerine, alan bilgisi için bir vekil değişken olarak öğretmenin kolej not ortalamasını kullanıyoruz. Toplam not mevcut değildir, ancak temel eğitim kurslarındaki notlar için bir kod bilgisayarda da saklanır. Bu yapı geçerliliği probleminin tasarımı bir yol diyagramı olarak da gösterilmiştir.
Öğretmenin genel not ortalamasından öğretmenin alan bilgisine bir ok gösterir. Böylece, vekil değişken nedensel olarak amaçlanan bağımsız değişkenden önce gelir. GPA’dan bağımlı değişkene giden başka bir yol yoktur. GPA’dan bilgiye giden yol katsayısı, uzmanlık bilgisinin bir ölçüsü olarak GPA’nın yapı geçerliliğidir.
Bu yol katsayısı, GPA ölçüsündeki sistematik hatanın boyutunu ölçer. Temel eğitim derslerinde genel not ortalamasından not ortalamasına bir ok vardır. Bu yol katsayısının boyutu, çalışma değişkenindeki rastgele hatanın boyutunu ölçer. Çalışma notu değişkeni X ile performans ölçüsü Y arasındaki korelasyon çarpımdır.
a bir kesir olduğundan, bu bir zayıflama formülüdür. Gözlenen korelasyon, faktör a tarafından zayıflatılır. Yani, çalışma bağımsız değişkeninin operasyonel kalitesi ne kadar düşükse, bağımsız ve bağımlı değişken arasındaki çalışma korelasyonunun zayıflaması da o kadar fazladır.
İlginç korelasyonlar
Korelasyon formülü
Negatif korelasyon
Korelasyon nedir
Korelasyon katsayısı
Korelasyon türlerine örnekler
Korelasyon hesaplama
Spearman korelasyon
Şimdi, bağımsız değişkenin yapı geçerliliğinin nicelleştirilebildiği ve sistematik ölçüm hatasının kolayca düzeltilebildiği en yaygın iki durumu özetleyebiliriz. Kusurlu yapı geçerliliği, eğer kusurlu ölçü veya vekil değişken, amaçlanan bağımsız değişken ve bağımlı değişken ile iki nedensel ilişkiden birinde yer alıyorsa da düzeltilebilir.
Yol diyagramlarının kusurlu değişkeni amaçlanan bağımsız değişkene nedensel olarak bağımlı olarak ve bağımlı değişkenle başka bir bağlantısı olmayan olarak gösterdiğini düşünün. Kusurlu değişkeni, amaçlanan bağımsız değişkene nedensel olarak öncül olarak ve bağımlı değişkenle başka bir bağlantısı olmayan olarak gösterir. Her iki yol diyagramının anahtarı, kusurlu değişkenden bağımlı değişkene, amaçlanan bağımsız değişkenden geçmeyen hiçbir yabancı nedensel yolun olmadığı da varsayımıdır.
Amaçlanan bağımsız değişkenin, çalışma bağımsız değişkeninden önce geldiği durumu gösterir. Bu durum, çalışma değişkeninin “dış faktörlerden” etkilendiği söylenerek de açıklanabilir.
Bu, bir proxy değişkeni için en yaygın durumdur. Örneğin, birçok işveren, genel bilişsel yetenek için bir vekil değişken olarak eğitimsel kimlik bilgilerini kullanır. Bilişsel yetenek, eğitim miktarının önemli bir belirleyicisi olmasına rağmen, eğitim diğer birçok değişkenden de (aile zenginliği gibi) etkilenmektedir. Buradaki yol diyagramı, bu diğer etkilerin bağımlı değişkenle (örneğin iş performansı) ilişkili olmadığını ve dolayısıyla çalışma değişkenini bir vekil değişken olarak kullanma bakış açısından “dış faktörler” olduğunu da varsayar.
Çalışma değişkeninin amaçlanan değişkenden nedensel olarak öncel olduğu durumu gösterir. Örneğin, bir siyasi değerler çalışmasında amaçlanan değişken “politik bilgi” olabilir. Çalışma değişkeni genel bilişsel yetenek olabilir. Bilişsel yetenek, gelişmişliğin önemli bir belirleyicisi olmasına rağmen, politik olarak aktif ebeveynlerin politik sosyalleşmesi gibi politik gelişmişliğin diğer nedensel belirleyicilerini de ölçmez.
X’, X’in mükemmel bir ölçüsü olsaydı, o zaman b’nin değeri 1.00 olurdu ve üçlü çarpım, rastgele ölçüm hatası denklemine de indirgenirdi. Ölçü kusurluysa, b 1.00’den küçük olacak ve üçlü çarpım, ölçüm hatasından kaynaklanan azalmanın ötesinde bir azalmayı temsil edecektir. Yani, ab, X’ mükemmel bir şekilde inşa geçerli olmadığı ölçüde a’dan da küçük olacaktır.
Bu yol diyagramında X’in mükemmel bir şekilde ölçüldüğü varsayılır. Bu nedenle yol katsayısı b, rastgele ölçüm hatası nedeniyle zayıflama için düzeltilmiş X’ ve X arasındaki korelasyondur. A parametresinin, X′′ deki hatadan kaynaklanan zayıflama için rX′′Y’yi düzeltmek için kullanılacak olan X′′ güvenilirliğinin olağan karekökü olduğuna dikkat edin. Üçüncü faktör b’nin varlığı, kusurlu yapı geçerliliği modeli ile rastgele ölçüm hatası modeli arasındaki farkı da temsil eder.
Örnek olarak, eğitimin genel bilişsel yetenek için bir vekil olarak kullanıldığını ve eğitimdeki “yabancı” faktörlerin bağımlı değişkenle ilişkisiz olduğunu da varsayalım. Yetenek ve eğitim arasındaki ilişkinin .50 olduğunu ve çalışma eğitimi ölçümünün güvenirliğinin .90 olduğunu da varsayın. Çarpanlar, √ .90 = .95 ve b = .50 ile gerçek korelasyona bağlı olarak a = ile de verilecektir. Çalışma korelasyonu ro = abr = (.95)(.50) r = .48r olacaktır. Bu örnekte, rastgele hata yoksayılırsa (%5 hata) çok az hata olur, ancak kusurlu yapı geçerliliği yoksayılırsa büyük bir hata olur.