лр1
.docx
|
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Калужский филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)» (КФ МГТУ им. Н.Э. Баумана) |
ФАКУЛЬТЕТ |
ИУК «Информатика и управление»____________ |
КАФЕДРА |
ИУК1 «Проектирование и технология производства электронных приборов»_______ |
лабораторная работа № 1
«МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИФФУЗИОННОГО ПРОЦЕССА МЕТОДОМ МОНТЕ-КАРЛО»
ДИСЦИПЛИНА: «ФИЗИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МИКРОЭЛЕКТРОНИКИ»
Выполнил: студент гр. ИУК1-41Б |
_______________ (Прудников А.Ф.) (Подпись) (Ф.И.О.)
|
Проверил: |
_______________ (_Шагаев В.В.__) |
(Подпись) (Ф.И.О.)
Дата сдачи (защиты):
Результаты сдачи (защиты):
- Балльная оценка:
- Оценка:
Калуга, 2021 г.
Цель: формирование навыков статистического расчета характеристик диффузионного процесса.
Задачи: построить модели диффузии, основанные на моделировании хаотичного движения частиц, в одно-, двух- и трёхмерном случаях; для одномерной модели построить графики зависимости среднеквадратичного смещения и плотности вероятности смещения от времени.
ВАРИАНТ 6.
Программа для выполнения 1-го задания, с введеными значениями:
Рис. 1. Координаты частиц через step = 800 шагов случайных перемещений с равномерным распределением значений в интервале [-1,1]; частицы распределены по разным горизонтальным линиям
Рис. 2. Зависимость среднего квадрата смещения частиц от числа шагов случайного перемещения с равномерным распределением значений в интервале [-1,1] (всего шагов:step = 800); модельный эксперимент – точки, линейная зависимость – формула Эйнштейна.
Для построения гистограммы распределения местоположения частиц:
Рис. 3. Гистограмма распределения координат частиц через step = 800 шагов случайных перемещений с равномерным распределением значений в
интервале [-1,1]; сплошная линия – зависимость, полученная из уравнения диффузии
Рис. 4. Координаты N=5000 частиц через step = 800 шагов случайных перемещений с равномерным распределением значений в интервале [-1,1]; частицы распределены по разным горизонтальным линиям.
Рис. 5. Зависимость среднего квадрата смещения N = 5000 частиц от числа шагов случайного перемещения с равномерным распределением значений в интервале [-1,1] (всего шагов: step = 800); модельный эксперимент – точки, линейная зависимость – формула Эйнштейна.
Для построения гистограммы распределения местоположения частиц:
Рис. 6. Гистограмма распределения координат N = 5000 частиц через step = 800 шагов случайных перемещений с равномерным распределением значений в
интервале [-1,1]; сплошная линия – зависимость, полученная из уравнения диффузии.
Вывод: сформировал навыки статистического расчета характеристик диффузионного процесса. Построил модели диффузии, основанные на моделировании хаотичного движения частиц, в одно-, двух- и трёхмерном случаях; для одномерной модели построил графики зависимости среднеквадратичного смещения и плотности вероятности смещения от времени.