Özvektör Açılımları
Katı hal fiziğinde, örneğin yoğunluk fonksiyonel teorisi ile hesapladığımız için, sistemimizin özdeğerlerini ve özvektörlerini bildiğimiz durumla sık sık karşılaşırız. Bu durumda sistemin Green fonksiyonunu türetmek çok basittir. Bir parçacık elektron durumlarıyla tanımlanan bir sistemin çözümünü ele alalım. Sistemin denklemi verir.
Burada i ve ψi(r), i bant indeksli çözümlerdir. Eksiksiz çözüm kümesi, tam bir ortonormal işlev kümesi oluşturur, böylece her işlev özfonksiyonlar ψi(r) içinde genişletilebilir.
Türetmemize giren tek varsayım, Hamiltoniyen'imiz için tam bir ortonormal özfonksiyonlar kümesinin varlığı olduğundan, sonuç oldukça genel olarak geçerlidir; bu, karmaşık eşleniği transpoze etmek ve almak, bir (gecikmeli) Green fonksiyonunu diğerine (gelişmiş) dönüştürür.
Pratik bir bakış açısından bu, bunlardan birinin gerçekten gereksiz olduğu anlamına gelir: bu nedenle, Green'in bir sistem işlevinden bahsederken, aşağıdaki sunumu gecikmiş Green'in işleviyle sınırlayacağız.
Bu türevin, yalnızca sistemin özfonksiyonlarını Schrodinger denkleminin benzersiz bir potansiyele sahip çözümleri olarak temsil edebiliyorsak geçerli olduğuna dikkat edilmelidir. Yoğunluk fonksiyonel teorisinde olduğu gibi, elektron etkileşimlerine ortalama alan yaklaşımlarında genellikle durum budur.
Çok gövdeli bir bağlamda, aynı sonuç mutlaka doğru değildir. Aslında, daha sonra görüleceği gibi, şu anda ulaşım problemimiz için bulabileceğimiz tek çözüm, etkileşimlerin etkileşmeyen hafif bozulmaları olarak görüldüğü pertürbasyon teorisine dayanmaktadır.
Fonksiyonlar ve Saçılma Matrisleri
Bu konudan saptıktan ve Green fonksiyonlarını tanıttıktan sonra, artık saçılma matrisi S'ye ikinci kez bakabilecek durumdayız. İlk olarak, saçılma matrisinin genliklerden ziyade akımlara dayalı olarak tanımlandığını hatırlayalım.
Teorik modelimizi genliklere dayandırırsak, değişiklik yapmalıyız. İletken genlikleri tA(B)←B(A) İletkenin zıt taraflarında bulunan A ve B uçlarındaki zA = 0 ve zB = 0 noktalarını birleştiren fonksiyonunu hesaplamak istiyoruz.
Önceki sonuçlardan, zA = 0'daki bir birim uyarımın iki sonucu olduğunu biliyoruz: iletkenden uzakta A1 = +i/v genlikli bir dalgaya ve yönde A2 = −i/v genlikli bir dalgaya yol açar. kondüktörün. İletkene doğru dalga, iletken tarafından saçılır, B ucuna yayılmak için iletim genliği tB←A'dır. Dolayısıyla Green fonksiyonu için yazabiliriz.
1980'lerde türetilen bu ilişki, bir arayüz aracılığıyla taşıma özelliklerini bu arayüzün Green fonksiyonuyla ilişkilendirir. Green fonksiyonları mevcut elektronik yapı yöntemleri ile hesaplanabildiğinden, taşınım teorisindeki modern simülasyon tekniklerinin teorik temellerinden biridir.
Matris özdeğer ve özvektör Bulma
Özvektör nedir
Özdeğer ve özvektör pdf
Özdeğer ve özvektör nedir
Matris özdeğer nedir
Özdeğer ve Özvektör örnekleri
Matris özvektör Bulma
Lineer Cebir Özdeğer özvektör
Çoklu Kanallar İçin Saçılma Matrisleri
Çoklu yayılma modlarına sahip bir telde, z boyunca uzanan Green fonksiyonunu, r2 = (x,y) ile A±m genlikleri ve enine dalga fonksiyonları χm(r2) ile modüle edilmiş z boyunca bir düzlem dalga olarak yazabiliriz. Genellik kaybı olmadan, bu enine dalga fonksiyonlarının gerçek olduğu varsayılır.
Potansiyel U(r2), elektron hareketini r2 yönünde sınırlar; dalga fonksiyonları χm(r2) ortogonaldir, çünkü ayrı bir özdeğerler kümesi için iki boyutlu Hamiltoniyenin spektrumunu temsil ederler. Kanıtlama amacıyla, onların gerçek olduklarını da varsayarız.
Şimdi iki ucumuz olduğunu düşünün: m'li kurşun A ve n iletken kanallı kurşun B. Ardından, iletkenin zıt taraflarındaki iki nokta arasındaki Green işlevi değiştirilmelidir.
Genel olarak, iletim fonksiyonunu ve dolayısıyla bir cihaz aracılığıyla elektron yayılımı için iletim olasılığını veren saçılma matrisinin elemanları ile ilgilenilir. Bu elemanlar yukarıdaki denklemden χm(r2(A))χn(r2(B)) ile çarpılarak ve d2r üzerinden integral alınarak, dalga fonksiyonları χ için diklik koşulundan yararlanılarak elde edilir.
Burada, r2'nin A ucu içinde ve r2'nin B ucu içinde olduğu şeklindeki açık gösterimi kaldırdık. Ayrıca, bu denklemin tüm bileşenlerinin enerji bağımlılıklarını koruduğuna dikkat edin.
Şimdiye kadar elektronların bir iletkenin bir tarafından diğer tarafına yayılmasını tanımladık. İletim olasılığını hesaplamak için gereken anahtar niceliklerin, iletkenin zıt taraflarındaki iki nokta arasındaki belirli bir geçiş için Green fonksiyonları GR veya yayıcı olduğu bulundu.
Bunlar da saçılma matrisiyle ilişkilidir ve saçılma matrisinin tüm öğelerinin toplamı bize Fisher-Lee denklemi yoluyla istenen iletim olasılığını verir.
Bununla birlikte, bir iletken ve iki sonsuz uç içeren bir sistemin Green fonksiyonlarını hesaplamak genellikle imkansızdır, çünkü uçların elektronik yapı ve iletken içindeki yayılma üzerinde bir etkisi olacaktır. Bu etkinin hesaplamaya dahil edilmesi gerekir. Bu amaca yönelik genel strateji, iletkenin kendi sınırlarındaki sonsuz uçların etkisini belirlemektir.
Sonlu Farklar Yöntemi
İlgili prosedürleri anlamak için başlangıçta, a'nın bir sabit olduğu, zj − zj−1 = a mesafesinde eşit aralıklı ayrık kafes noktalarına sahip basit bir tek boyutlu sistemi ele alıyoruz. Daha sonra sistemin Hamilton operatörü verilir.
Potansiyel V(z) de her kafes noktasında tanımlanır, V için Vj yazarız (z = ja). H'yi eşit olarak ayrıklaştırılmış bir f(z) fonksiyonu ile çarparak, z = ja noktası için aşağıdaki ilişkiyi elde ederiz.
Sonlu farklar yöntemi, adını diferansiyellerin ele alınmasından alır. f(z = ja)'nın birinci türevi için f (z = (j + 1/2)a) ve f (z = (j − 1/2)a) değerleri arasındaki sonlu farkı dikkate alabiliriz.
Tek boyutlu Schrödinger denklemi daha sonra, matrisin her satırının yalnızca üç eleman içerdiği bir matris denklemine dönüştürülür: köşegen eleman ve onun iki komşusu. Hamiltonian'ın atomik yörünge temsilinde böyle bir matris, yalnızca köşegen ve en yakın komşulara "atlamalı" parametreleri içerdiğinden, "sıkı bağlayıcı" matris olarak bilinir.
Sonsuz bir ucu düşündüğümüz için, H matrisi sonsuz boyutludur. Matrisi z = ja = 0 noktasına yakın ele alırsak, bileşenleri açıkça yazabiliriz. Bir sistemin Hamilton matrisine sahip olduğumuzda, Green fonksiyonu basitçe reçeteye göre ters matristir.
Bununla birlikte, küçük bir sorun var: sonsuz bir teli düşündüğümüz için matris sonsuz boyutludur. Sonsuz bir matrisi tersine çevirmek mümkün değildir, bu nedenle kurşunun özellikleriyle başa çıkmak için dolaylı bir yaklaşım düşünmeliyiz.
Bu amaçla önce bir iletken ve bir sonsuz kurşun içeren bir sistemi ayrı tanımlanan iki alt sisteme ayırıyoruz. Sistemin genel fonksiyonu daha sonra aşağıdaki şekilde alt matrislere bölünebilir.
Merkezilik Endeksinin Boyutları – Bilgisayar Bilimleri Ödevleri – Bilgisayar Bilimleri Ödev Hazırlatma – Bilgisayar Bilimleri Alanında Tez Yazdırma – Bilgisayar Bilimleri Ödev Yaptırma Fiyatları
Bu yaklaşım, başlangıçta PageRank hesaplamasını hızlandırmak için icat edildi. Ana fikrin Web grafiğini ana bilgisayarlara göre ayrıştırmak olduğu 3 aşamalı bir algoritmadan oluşur. Ancak, yazarlar tarafından zaten önerildiği gibi, bu yaklaşım kişiselleştirilmiş Sayfa Sıralaması puanlarını bulmak için de uygulanabilir.
Algoritmanın ikinci adımında ana bilgisayar ağırlıklarının tanıtılması gerekir, dolayısıyla algoritma aşağıdaki gibidir:
1. (çevrimdışı) K blok (ana bilgisayar) seçin ve k bloğundaki i sayfasının yerel PageRank’i vik olsun, i = 1,…,n, k = 1,…,K. Qˆ·k = cvk’yi hesaplayın (PR yazarları, Web yapısından yararlanılırsa K ≥ 103’ün mümkün olduğunu iddia ediyor). 2. (çevrimiçi) σ sorgusu için konakları birleştirmek üzere uygun konak ağırlıklarını bulun. 3. (çevrimiçi) İlişkili merkezleri hesaplamak için (standart) PageRank algoritmasını uygulayın. Birinci adımda hesaplanan ve 2. adımdaki ana bilgisayar ağırlıklarıyla ağırlıklandırılmış yerel PageRank puanlarını girdi olarak kullanın.
Hem buradaki kişiselleştirme kavramı hem de önceki bölümdeki normalleştirme kavramı, merkezilik endekslerinin dört boyutunu tanıtmak için sonraki iki bölümde yeniden tartışılacaktır.
Merkezilik Endeksinin Boyutları
Bu bölümde, şimdiye kadar sunulan farklı merkeziyet ölçüleri ve ilgili kişiselleştirme ve normalleştirme yöntemlerinin geniş alanını yapılandırma girişimi olan dört boyutlu bir yaklaşım sunuyoruz. Bu model fikri, şu anda daha fazla ayrıntı için dikkate alınan tüm merkezilik ölçülerini yakalayan tutarlı bir aksiyomatik şema olmadığı gözleminden ortaya çıktı.
Ancak, aşağıdaki katkının resmi bir yaklaşım teşkil etmediğini ve hatta bütünlük iddiasında bulunmadığına dikkat etmek önemlidir. Yine de uygulamada yardımcı bir araç olabileceğine inanıyoruz.
Merkezilik ölçümlerinin analizi, merkezilikleri temel hesaplama modellerine göre dört kategoriye ayırma fikrine yol açmıştır. Her bir hesaplama modeli, sözde bir temel terim ile temsil edilir.
Temel bir terim verildiğinde, bir terim operatörü (örneğin toplam veya maksimum) ve buna birkaç kişiselleştirme ve normalleştirme yöntemi uygulanabilir. Aşağıda, fikri daha ayrıntılı olarak tartışmak istiyoruz. Bu bölümün sonunda, yeni merkezilik ölçütlerini sınıflandırmaya veya mevcut olanları özelleştirmeye yardımcı olan, algımıza dayalı bir şema sunuyoruz.
Temel Terim
Merkeziyet ölçülerinin dört kategoride sınıflandırılması ve her kategorinin temel bir terimle temsil edilmesi yaklaşımımızın birinci boyutunu oluşturmaktadır. Bir kez daha belirtmek isteriz ki, bu tasnif sadece şu ana kadar açıklanan mevcut ölçütlerin analizinden ortaya çıkan bir önermedir.
Endeks nasıl hesaplanir Borsa endeksi nasıl hesaplanır endeks nedir, nasıl hesaplanır Endeks nedir Türkçe Borsa endeks değişikliği Nedir Bist Endeksleri Nelerdir Borsa endeks düşerse ne Olur Endeks farkı nedir KYK
Erişilebilirlik
Merkezilik önlemlerinin ilk kategorisi, ‘ulaşılabilirlik’ kavramına dayanmaktadır. Diğer birçok köşeye ulaşırsa, bir tepe noktasının merkezi olması gerekir. Bu kategorinin merkezilik ölçüleri, derece merkeziliği, eksantriklik ve yakınlığa dayalı merkezilik ve rastgele yürüme yakınlığı merkeziliğidir.
Tüm bu merkeziyetler, u ve v iki köşesinin d(u, v) uzaklık kavramına dayanır. Örneğin, derece merkeziliğinde, 1 mesafesi içinde ulaşılabilen köşe sayısını sayarız. Bir u köşesinin yakınlığı diğer tüm köşelere olan mesafeler üzerinden toplamın tersi ile ölçülür.
Aynısı, toplam mesafe yerine maksimumun alındığı eksantrikliğe dayalı merkezilik için de geçerlidir. Rastgele yürüyüş yakınlık merkeziliği durumunda, mesafe kavramı eşdeğer olarak rastgele bir yürüyüşte u tepe noktasından diğer tüm v köşelerine ortalama ilk geçiş süresi olarak verilir.
Akış Miktarı
Merkezilik ölçümlerinin ikinci kategorisi, bir tepe noktasından veya bir x kenarından geçen bir s tepe noktasından t tepe noktasına akış fst(x) miktarına dayalıdır. Bu, açıklandığı gibi mevcut akış süreçlerine ve rastgele yürüyüşlere dayanan merkezi ölçümlerde kolayca görülebilir.
Ancak en kısa yolların numaralandırılmasına dayalı ölçümler de bu kategoriye girer. Sunulan gerilim merkeziliği, eğer her köşe s diğer tüm tepe noktalarına t onları bağlayan her bir en kısa yol boyunca bir birim akış gönderiyorsa, x elemanından geçen akış miktarının ölçülmesi olarak da yorumlanabilir.
Aynı bağlamda, tanıtılan en kısa yol arasındalık merkeziliği, her köşe s ardışık olarak diğer her köşe t’ye bir birim akış gönderirse ve her seferinde tüm en kısa yollardan birini seçerse, bir birim akışın elemandan geçmesinin beklenen kesirini ölçer. Bunları rastgele, bağımsız olarak tekdüze olarak. Bu ölçüleri kapsayan temel terim fst(x)’dir.
Canlılık
Merkezilik ölçümlerinin üçüncü bir kategorisi, tanımlandığı şekliyle canlılığa dayanmaktadır. Burada, bir x öğesinin merkeziyet değeri, öğeli ve öğesiz G üzerindeki gerçek değerli bir f fonksiyonunun farkı olarak tanımlanır. Hatırlayın, genel bir canlılık ölçüsü V (G, x) = f (G) − f (G\{x}) ile gösterildi. Bölüm’de sunulan maksimum akış arasındaki canlılık. 3.6.1 bu kategoriye aittir.
Geri Bildirim
Merkezilik ölçümlerinin dördüncü bir kategorisi, bir merkeziliğin zımni tanımına dayanmaktadır (bkz. Bölüm 3.9). Bu ölçüler, belirli bir vi köşesinin merkezilik değerinin tüm v1 köşelerinin merkezilik değerlerine bağlı olduğu c(vi) = f(c(v1),…,c(vn)) soyut formülü tarafından kapsanabilir.
Terim Operatörü
İkinci boyut, operatör terimi ile temsil edilir. İlk üç kategoriyi göz önünde bulundurun: burada, anlamlı merkezilik ölçütleri elde etmek için temel bir terime sıklıkla bir dizi uygun operatör uygulanabileceğini gözlemledik.
Bu fikri bazı merkezilik ölçüleri üzerinde göstermek istiyoruz: Belirli bir uygulama için mesafeyi dikkatli bir şekilde tanımladıysak, merkezilik endeksinin u’dan diğer herhangi bir v köşesine kadar olan tüm mesafelerin maksimumu tarafından verilip verilmediğini seçebiliriz (eksantriklikte olduğu gibi) veya tüm mesafelerin toplamı (yakınlık merkeziyetinde olduğu gibi) veya diğer tüm köşelere olan ortalama mesafeye bakarız (normalleştirilmiş yakınlık merkeziliği olarak).
Bazı durumlarda, tüm mesafenin varyansı olarak özel bir operatör bile anlamlı bir merkezilik indeksine yol açabilir. Bu nedenle, ilk üç kategorinin tüm merkezilik indeksleri için, bir terim operatörü seçimini temel terimden ayırmak mantıklıdır.