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Layered Transition Metal Dichalcogenides

Layered Transition Metal Dichalcogenides (TMDs) sind eine Klasse von Materialien, die aus Schichten von Übergangsmetallen und Chalkogeniden (wie Schwefel, Selen oder Tellur) bestehen. Diese Materialien zeichnen sich durch ihre schichtartige Struktur aus, wobei jede Schicht durch schwache van-der-Waals-Kräfte zusammengehalten wird. TMDs besitzen außergewöhnliche elektronische und optische Eigenschaften, die sie für Anwendungen in der Nanoelektronik und Photonik interessant machen. Zum Beispiel können sie als halbleitende Materialien fungieren, die sich durch das Entfernen oder Hinzufügen von Schichten in ihren Eigenschaften verändern lassen. Ein bekanntes Beispiel ist Molybdändisulfid (MoS2_22​), das aufgrund seiner hervorragenden Eigenschaften in der Forschung und Technologie viel Aufmerksamkeit erhält. Die vielfältigen Möglichkeiten zur Modifikation und Kombination dieser Materialien eröffnen neue Perspektiven für die Entwicklung innovativer Technologien in der Materialwissenschaft.

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Brownsche Bewegung

Die Brownsche Bewegung beschreibt die zufällige Bewegung von Partikeln, die in einer Flüssigkeit oder einem Gas suspendiert sind. Diese Bewegung wurde erstmals von dem Botaniker Robert Brown im Jahr 1827 beobachtet, als er Pollenpartikel in Wasser untersuchte. Die Partikel bewegen sich aufgrund der Kollisionen mit den Molekülen der umgebenden Flüssigkeit oder des Gases, was zu einer chaotischen und unvorhersehbaren Bahn führt. Mathematisch wird die Brownsche Bewegung oft durch den Wiener Prozess dargestellt, der eine wichtige Rolle in der stochastischen Analysis spielt. Eine der zentralen Eigenschaften dieser Bewegung ist, dass die zurückgelegte Strecke in einem bestimmten Zeitintervall ttt einer Normalverteilung folgt. In der Finanzmathematik wird die Brownsche Bewegung häufig zur Modellierung von Aktienkursen und anderen wirtschaftlichen Variablen verwendet, was die Relevanz in der Wirtschaftswissenschaft unterstreicht.

Transistor-Sättigungsbereich

Die Sättigungsregion eines Transistors ist der Betriebszustand, in dem der Transistor vollständig "eingeschaltet" ist und als Schalter fungiert, der einen minimalen Widerstand aufweist. In dieser Region fließt ein maximaler Strom durch den Transistor, und die Spannungsabfälle über den Kollektor und den Emitter sind sehr niedrig. Um in die Sättigung zu gelangen, müssen die Basis- und Kollektor-Emitter-Spannungen bestimmte Werte erreichen, die normalerweise durch die Bedingung VCE<VBE−VthV_{CE} < V_{BE} - V_{th}VCE​<VBE​−Vth​ beschrieben werden, wobei VthV_{th}Vth​ die Schwellenwertspannung ist. In der Sättigungsregion ist der Transistor nicht mehr empfindlich gegenüber Änderungen der Basisströmung, was bedeutet, dass er als idealer Schalter arbeitet. Dies ist besonders wichtig in digitalen Schaltungen, wo Transistoren als Schalter für logische Zustände verwendet werden.

Legendre-Polynome

Die Legendre-Polynome sind eine Familie von orthogonalen Polynomfunktionen, die in der Mathematik und Physik weit verbreitet sind, insbesondere in der Lösung von Differentialgleichungen und in der Theorie der Potenzialfelder. Sie sind definiert auf dem Intervall [−1,1][-1, 1][−1,1] und werden oft mit Pn(x)P_n(x)Pn​(x) bezeichnet, wobei nnn den Grad des Polynoms angibt. Die ersten paar Legendre-Polynome sind:

  • P0(x)=1P_0(x) = 1P0​(x)=1
  • P1(x)=xP_1(x) = xP1​(x)=x
  • P2(x)=12(3x2−1)P_2(x) = \frac{1}{2}(3x^2 - 1)P2​(x)=21​(3x2−1)
  • P3(x)=12(5x3−3x)P_3(x) = \frac{1}{2}(5x^3 - 3x)P3​(x)=21​(5x3−3x)

Diese Polynome erfüllen die orthogonale Bedingung:

∫−11Pm(x)Pn(x) dx=0fu¨r m≠n\int_{-1}^{1} P_m(x) P_n(x) \, dx = 0 \quad \text{für } m \neq n∫−11​Pm​(x)Pn​(x)dx=0fu¨r m=n

Die Legendre-Polynome sind besonders nützlich in der Physik, zum Beispiel bei der Lösung des Laplace-Gleichung im Kugelkoordinatensystem, da sie die Eigenschaften von sphärischen Harmonischen beschreiben.

Implizites Runge-Kutta

Der implizite Runge-Kutta-Algorithmus ist eine erweiterte Methode zur Lösung von gewöhnlichen Differentialgleichungen, die besonders vorteilhaft ist, wenn es um steife Probleme geht. Im Gegensatz zu expliziten Methoden, bei denen der nächste Schritt direkt aus den bekannten Werten berechnet wird, erfordert die implizite Methode die Lösung eines Gleichungssystems, das die Unbekannten des nächsten Schrittes enthält.

Die allgemeine Form einer impliziten Runge-Kutta-Methode kann durch folgende Gleichungen dargestellt werden:

yn+1=yn+h∑i=1sbikiy_{n+1} = y_n + h \sum_{i=1}^{s} b_i k_iyn+1​=yn​+hi=1∑s​bi​ki​ ki=f(tn+cih,yn+h∑j=1iaijkj)k_i = f(t_n + c_i h, y_n + h \sum_{j=1}^{i} a_{ij} k_j)ki​=f(tn​+ci​h,yn​+hj=1∑i​aij​kj​)

Hierbei sind hhh die Schrittweite, kik_iki​ die Stützwerte und aij,bi,cia_{ij}, b_i, c_iaij​,bi​,ci​ die Butcher-Tabelle Parameter, die die Methode definieren. Der Hauptvorteil dieser Methoden liegt in ihrer Fähigkeit, stabilere Lösungen für Probleme zu bieten, die schnelle Änderungen oder große Unterschiede in den Skalen aufweisen. Daher sind sie besonders nützlich in der Ingenieurwissenschaft und Physik, wo steife Differentialgleichungen häufig auftreten.

De Rham-Kohomologie

Die De Rham-Kohomologie ist ein Konzept aus der Differentialgeometrie und der algebraischen Topologie, das sich mit den Eigenschaften von differenzierbaren Mannigfaltigkeiten beschäftigt. Sie nutzt die Theorie der Differentialformen, um topologische Invarianten zu definieren. Eine Differentialform ist eine Funktion, die auf einem Mannigfaltigkeit definiert ist und die Ableitung einer Funktion darstellt. Die De Rham-Kohomologie gruppiert diese Formen in Äquivalenzklassen, die durch den Äußeren Differential ddd bestimmt werden.

Die Kohomologiegruppen HdRk(M)H^k_{\text{dR}}(M)HdRk​(M) einer Mannigfaltigkeit MMM sind definiert als die Quotienten von geschlossenen Formen (d.h. dω=0d\omega = 0dω=0) und genullten Formen (d.h. ω=dη\omega = d\etaω=dη für eine andere Form η\etaη). Mathematisch ausgedrückt:

HdRk(M)=Ker(d:Ωk(M)→Ωk+1(M))Bild(d:Ωk−1(M)→Ωk(M))H^k_{\text{dR}}(M) = \frac{\text{Ker}(d: \Omega^k(M) \to \Omega^{k+1}(M))}{\text{Bild}(d: \Omega^{k-1}(M) \to \Omega^k(M))}HdRk​(M)=Bild(d:Ωk−1(M)→Ωk(M))Ker(d:Ωk(M)→Ωk+1(M))​

Diese Struktur ermöglicht es, Informationen über die topologische Struktur von $

Fermi-Dirac

Die Fermi-Dirac-Statistik beschreibt das Verhalten von Teilchen, die als Fermionen klassifiziert werden, wie Elektronen, Protonen und Neutronen. Diese Teilchen unterliegen dem Pauli-Prinzip, das besagt, dass nicht zwei identische Fermionen denselben Quantenzustand einnehmen können. Die Fermi-Dirac-Verteilung gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass ein Energieniveau bei einer bestimmten Temperatur besetzt ist, und wird durch die Formel

f(E)=1e(E−μ)/(kT)+1f(E) = \frac{1}{e^{(E - \mu) / (kT)} + 1}f(E)=e(E−μ)/(kT)+11​

definiert, wobei EEE die Energie des Zustands, μ\muμ das chemische Potential, kkk die Boltzmann-Konstante und TTT die Temperatur in Kelvin darstellt. Diese Statistik ist besonders wichtig in der Festkörperphysik, da sie das Verhalten von Elektronen in Metallen und Halbleitern erklärt. Die Fermi-Dirac-Verteilung zeigt, dass bei niedrigen Temperaturen die meisten Zustände mit niedriger Energie besetzt sind, während bei höheren Temperaturen auch höhere Energieniveaus besetzt werden können.