On a combined approach to studying the correlation parameters of self-organizing structures


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The correlation parameters of self-organizing structures are investigated using a combined approach, a combination of 2D detrended fluctuation analysis and the average-mutual-information method. The self-organizing structures to be investigated are model surfaces with different degrees of ordering (ordered, disordered, and mixed) and amorphous hydrogenated silicon and tetrahedral carbon films. It is demonstrated using test structures that the correlation vectors determined by kinks on the scale dependence of the fluctuation function with the use of the 2D detrended fluctuation analysis coincide with sufficient accuracy with specified periods of surface harmonic components. It is more expedient to study disordered structures using the average-mutual-information method. The physical meaning of maximum mutual information is shown to characterize the information capacity of a system. The combined approach allows the correlation parameters of combined systems to be investigated most comprehensively.

Об авторах

A. Alpatov

Ryazan State Radio-Engineering University

Автор, ответственный за переписку.
Email: pgnv@mail.ru
Россия, Ryazan, 390005

S. Vikhrov

Ryazan State Radio-Engineering University

Email: pgnv@mail.ru
Россия, Ryazan, 390005

N. Vishnyakov

Ryazan State Radio-Engineering University

Email: pgnv@mail.ru
Россия, Ryazan, 390005

S. Mursalov

Ryazan State Radio-Engineering University

Email: pgnv@mail.ru
Россия, Ryazan, 390005

N. Rybin

Ryazan State Radio-Engineering University

Email: pgnv@mail.ru
Россия, Ryazan, 390005

N. Rybina

Ryazan State Radio-Engineering University

Email: pgnv@mail.ru
Россия, Ryazan, 390005

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2016

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).