Dinamika inhomogén közegben:

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Dinamika inhomogén közegben:"

Átírás

1 Dinamika inhomogén közegben: A diffúziótól a járványterjedésig Juhász Róbert juhasz.robert@wigner.mta.hu MTA Wigner FK, SZFI Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.1/28

2 Dinamika inhomogén közegben 1. Diffúzió Juhász R.; Competition between quenched disorder and long-range connections: A numerical study of diffusion; Phys. Rev. E 85, (2012) Juhász R.; The effect of asymmetric disorder on the diffusion in arbitrary networks; Europhys. Lett. 98, (2012) 2. Kontakt-folyamat Ódor G., Juhász R., Castellano C., Muñoz M. A.; Griffiths phases in the contact process on complex networks; AIP. Conf. Proc (2012) Juhász R., Ódor G., Castellano C., Muñoz M. A.; Rare region effects in the contact process on networks Phys. Rev. E (2012) Juhász R.; Disordered contact process with asymmetric spreading; Phys. Rev. E 87, (2013) Juhász R., Kovács I.; Infinite randomness critical behavior of the contact process on networks with long-range connections; preprint, 2013 Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.2/28

3 Dinamika inhomogén környezetben 3. Kizárási folyamat Juhász R.; Mean field treatment of exclusion processes with random-force disorder; J. Stat. Mech. P11010 (2011) Juhász R., Ódor G.; Anomalous coarsening in disordered exclusion processes; J. Stat. Mech. P08004 (2012) Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.3/28

4 Inhomogén rendszerek fizikája térbeli inhomogenitás, helyről-helyre változó, de időben állandó lokális paraméterek a homogén rendszerétől eltérő viselkedés lehet; lelassulás transzport-folyamatok fázisátalakulások a) átalakulás eltűnhet b) rendje megváltozhat c) kritikus exponensei megváltozhatnak d) hatványtörvények helyett logaritmikus dinamika (rendezetlen kvantummágnesek) Griffiths-effektus: paramágneses mintában ferromágneses domének; anomális időbeli korrelációk Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.4/28

5 Diffúzió inhomogén közegben elméleti leírás: inhomogén modellek; általában nem oldható meg egzaktul; numerikus vizsgálat nehéz egyik legegyszerűbb folyamat, ahol az inhomogenitás hatása vizsgálható: véletlen bolyongás dinamikai (sztochasztikus) folyamatok: véletlen bolyongás a konfigurációs térben közvetlen alkalmazás: diszlokációk mozgása szennyezett kristályokban mágneses doménfal mozgása rendezetlen anyagokban ionos vezetők heteropolimer átfűződése membrán-póruson hélix-gombolyag átmenet Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.5/28

6 Véletlen bolyongás véletlen környezetben folytonos idejű véletlen bolyongás, p ij átmeneti ráták reguláris rácson, homogén környezetben (p ij = p =áll.) normális diffúzió: x 2 (t) Dt helyfüggő, időben állandó, független, P n n 1 P n n+1 n 2 n 1 n n+1 n+2 véletlen átmeneti ráták Solomon; Kesten, Kozlov, Spitzer, 1975 egy dimenzióban potenciál értelmezhető: U n U n 1 ln(p nn 1 /p n 1n ) U n U l l t l e U l e konst l l ~ l 1/2 n x 2 (t) (ln t) 4 Sinai-féle diffúziós törvény (1982) Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.6/28

7 d>1 d > 1, nem értelmezhető potenciál d-dimenziós, reguláris rács sorfejtés a rendezetlenség erőssége szerint Derrida&Luck 1983 perturbatív RG Luck 1983, Fisher 1984 a) d > d c = 2: normális diffúzió b) d = 2: logaritmikus korrekció, x 2 (t) Dt(1 + 4/ ln t) c) d < 2: szubdiffúzió Fraktálok, hálózatok (átmeneti gráf) a) homogén ráták esetén anomális diffúzió : x 2 (t) t 2/d w d w 2 b) rendezetlen ráták MC szimuláció 3d perkoláció: x 2 (t) (ln t) 2/ψ Pandey 1987 Sierpinski-szőnyeg: véges, nemuniverzális d w Majhofer&Cieplak 1988 Relevancia-kritérium? x 2 (t) =? Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.7/28

8 Rekurziós (renormálási) módszer (A) x(t) helyett: véges rendszer, τ i τ(l) végesméret-függés x(t) X i p ji τ (A) i X i átjutási idő i-ből A-ba p ji τ (A) j = K i i = 1,2,..., N határfeltétel: τ (A) i = 0, i A K i = 1 τ (A) 1 számítása: közbenső rácshelyek eliminálása p ij p ij K i K i Monthus&Garel 2010 τ (A) 1 = K 1 / P i A p 1i Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.8/28

9 Renormálási szabályok j i k p 0 ij = p ik p kj / P i p ki p ij = p ij + p 0 ij generálás összeadás K i = K i + p ik K k / P i p ki d = 1: csak generálás, analitikusan kezelhető végtelenül erős rendezetlenségi fixpont vonzó akármilyen gyenge rendezetlenség esetén is logaritmikus dinamikát tükrözi a ráták skálázása: ln( p 1L ) L 1/2 aszimmetria-paraméter is: ln( p 1L / p L1 ) L 1/2 d > 1: összeadás is; analitikusan nem kezelhető Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.9/28

10 Gyengén aszimmetrikus modell renormálása egyszerűsítések: 1. relevancia kérdéséhez elég gyenge rendezetlenséget tekinteni 2. τ helyett a ráták (aszimmetria-paraméter) nyomon követése szimmetrikus rendszer + aszimmetrikus, véletlen perturbáció: ǫ ij infinitezimálisan kicsi v.v., ǫ ij = 0 transzformációs szabályok: p ij /p ji 1 + ǫ ij generálás: ǫ 0 ij = ǫ ik + ǫ kj p 0 ij = p ikp kj / P i p ki összeadás: p ij ǫ ij = p ij ǫ ij + p 0 ij ǫ0 ij p ij = p ij + p 0 ij vezető rendben pij = p ji ekvivalens ellenállás-hálózat rij 1/p ij ellenállásokkal pij r ij Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.10/28

11 . Speciális hálózatok Sokaság: rögített, véges hálózat, rij = 1 f(ǫ ij ), ǫ ij = 0, ǫ 2 ij = α (infinitezimálisan kicsi állandó) a hálózat redukálása két (a és b) vertexre; ǫab = 0, ǫ 2 ab =? a b a b speciális hálózat-osztály: redukálható 2-es fokszámú csúcsok egymás utáni eliminációjával a) generálás: r = r 1 + r 2 ǫ = ǫ 1 + ǫ 2 soros b) összeadás: r 1 = r r 1 2 r 1 ǫ = r 1 1 ǫ 1 + r 1 2 ǫ 2 párhuzamos ǫ1 és ǫ 2 mindig függetlenek: ǫ 1 ǫ 2 = 0 ǫ 2 ij = α r ij Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.11/28

12 Általános hálózat n > 2 fokszámú csúcs eliminálása: n(n 1)/2 él rátái korrelálttá válnak ǫ 2 ij α r ij lokálisan két vertexre redukálva teljesül tetszőleges hálózatban! bizonyítás: ǫ 2 ab = α r ab 1) teljes gráf tetszőleges gráf (p ij = 0) 2) teljes indukció: N méretű hálózat kibővítése: N N + 1 új vertex eliminációja: N + 1 N JR, Europhys. Lett. 98, (2012) Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.12/28

13 Következmények ǫ 2 ab = α r ab Az effektív aszimmetria (rendezetlenség) gyengül, ha a kétpont-ellenállás az l távolság csökkenő függvénye. Stabilitás az aszimmetrikus perturbációval szemben. Megváltozott dinamikai viselkedés, ha a kétpont-ellenállás l-lel növekszik. rab (l) l ζ ζ: ellenállás-exponens ζ < 0: gyenge rendezetlenség irreleváns ζ > 0: releváns ln( p ab / p ba ) = ǫ ab r ab l ζ/2 logaritmikus dinamika, ψ 0 = ζ/2 véges erősségű rendezetlenség: ψ 0 ψ reguláris d-dimenziós rács: rab (l) l ζ + const a) d > 2: ζ = 2 d < 0 b) d = 2: ζ = 0 ( r ab (l) ln l) c) d = 1: ζ = 1 Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.13/28

14 Numerikus vizsgálat fraktálok: ζ = dw d f átjutási idő numerikusan számítható Sierpinski-háromszög: ζ = ln(5/3) ln 2 ln{ρ[ln(τ/τ 0 )]L ψ } ln[ρ(lnτ)] lnτ 250 L=2049 L=4097 L=8193 L=16385 L=32769 L=65537 ψ a ráták eloszlásától független csak a fraktálra jellemző ln(τ/τ 0 )L -ψ 10 Sierpinski (2) ln τ L ψ 2d perkoláció 0.46(2) 3d perkoláció 0.63(1) Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.14/28

15 Numerikus vizsgálat hierarchikus rombusz-rács: ζ = L d w /τtyp (1+5.28/lnτ typ ) 0.1 1/lnτ typ 0.2 logaritmikus korrekció: L d w Dτ typ (1 + a/ ln τ typ ) Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.15/28

16 Relevancia-kritérium ζ < 0: rendezetlenség irreleváns ζ = 0: logaritmikus korrekció ζ > 0: releváns (ln τ l ψ ) Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.16/28

17 A kontakt-folyamat egyszerű járványterjedési modell (Harris, 1974) rács, hálózat; vertexek két állapota: aktív/inaktív (fertőzött/egészséges) folytonos idejű Markov-folyamat a következő átmenetekkel: 1. aktív rácshelyek aktiválják szomszédaikat λ rátával λ λ 2. aktív rácshelyek µ rátával inaktívvá válnak (µ = 1) µ Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.17/28

18 Fázisok fázisátalakulás kontroll-paraméter: λ rendparaméter: az aktív rácshelyek hányada az állandósult állapotban (ρ) λ < λc : inaktív fázis, ρ = 0 (abszorbeáló állapot) λ > λ c : aktív fázis, ρ = ρ(λ) > 0 λ = λc pontban folytonos fázisátalakulás ρ(λ) (λ λ c ) β (λ λ c ) irányított perkoláció univerzalitási osztálya Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.18/28

19 Dinamikai viselkedés Teljesen aktív kezdeti állapot (ρ(0) = 1) ρ(t) sűrűség időfüggése: λ λc λ = λc ρ(t) ρ( ) e t/τ ρ(t) t α Aktív-mag kezdeti állapot túlélési valószínűség: P(t) Prob( P i n i(t) > 0) aktív rácshelyek átlagos száma: N(t) = P i n i(t) kiterjedés: R(t) = p P r r2 n r (t) /N(t) Kritikus pont P(t) t δ N(t) t η R(t) t 1/z Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.19/28

20 A rendezetlen kontakt-folyamat helytől függő, véletlen ráták: λi, µ i ρ λ λ Griffiths-fázis (λ < λc ): hatványfüggvények, λ-függő exponensek Noest, 1986 kritikus pontban logaritmikus dinamika: P(t) (ln t) δ z Moreira&Dickman, t Vojta& Dickison, 2005 Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.20/28

21 A Griffiths-fázis fenomenologikus leírása binér rendezetlenség: erős kötés: λ i = λ gyenge kötés: λ i = rλ (r < 1) Az erős kötéseket tartalmazó klaszterek lokálisan szuperkritikusak. Szubkritikus háttérbe ágyazott, egymástól elszigetelt, lokálisan szuperkritikus klaszterek. A teljesen aktív állapotból indítva, ezek a klaszterek hosszú ideig aktívak maradnak. anomális dinamika Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.21/28

22 Dinamika Griffiths-fázis (λ < λ c ) s rácshelyből álló lokálisan szuperkritikus klaszter valószínűsége: w e Bs jellemző élettartama: τ(s) e A(λ)s t időben már csak az s > 1 ln t méretű A klaszterek aktívak az átlagos sűrűség időfüggése: ρ(t) 1 R s (ln t)/a se Bs ds t B/A ln t α(λ) = B/A(λ) Kritikus pont erős rendezetlenségi RG: logaritmikus dinamika P(t) [ln(t)] δ N(t) [ln(t)] η R(t) (ln t) 1/ψ 1d: δ = η = ψ = 1/2 Hooyberghs, Iglói, Vanderzande, 2002 véletlen, merőleges terű Ising-modell univerzalitási osztálya Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.22/28

23 Kontakt-folyamat komplex hálózatokon véletlen hálózaton a koordinációs szám, lokális környezet helyfüggő topológiai rendezetlenség van-e Griffiths-fázis és logaritmikus kritikus dinamika? szuperkritikus domének: átlagosnál több belső él kisvilág-hálózatok (Erdős-Rényi gráf, Watts-Strogatz gráf), skálamentes hálózatok (Barabási-Albert hálózat) nincs logaritmikus dinamika,átlagtér kritikus exponensek; nincs Griffiths-fázis Pastor-Satorras&Vespignani, 2001; Castellano&Pastor-Satorras, 2006 magyarázat: kisvilág-tulajdonság (D(N) ln N), végtelen gráf-dimenzió; szuperkritikus régiók nem szigetelődnek el egymástól. Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.23/28

24 Általánosított kisvilág-hálózatok 1d rács + hosszú élek p l βl s valószínűséggel átmenet a reguláris rács (s = ) és a kisvilág-hálózatok (s = 0) között polimer vezetőképessége Sen&Chakrabarti 2001 hígított spinüveg modell Leuzzi et al. 2008; Katzgraber et al Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.24/28

25 Geometria Átmérő összekötési valószínűség: p l βl s a) s > 2: D(N) N d g = 1 (kvázi-egydimenziós) b) s < 2: D(N) (log N) c d g = c) s = 2: D(N) N 1/d g d g (β) függ β-tól Benjamini&Berger d g (β) β Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.25/28

26 Griffiths-fázis Monte Carlo szimuláció véges gráf-dimenzió kritikus pont alatt Griffiths-fázis P(t) t δ(λ) ln[p(t)] kiterjedése d g -vel csökken végtelen gráf-dimenzió: nincs Griffiths-fázis -10 δ eff (t) ln(t) 5 15 ln(t) Muñoz, JR, Castellano,Ódor, PRL 2010 JR, Ódor, Castellano, Muñoz PRE ln[n(t)] 0-5 η eff (t) ln(t) 15 0 ln(t) 15 Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.26/28

27 Kritikus viselkedés véges dg a) homogén ráták 0.8 b) véletlen ráták erős rendezetlenségi renormálás + Monte Carlo szimuláció logaritmikus dinamika P(t) (ln t) δ N(t) (ln t) η R(t) (ln t) 1/ψ dg -vel változó kritikus exponensek x,, ψ, 1/ν, x, (SDRG) x, (MC) ψ(sdrg) ψ(mc) 1/ν, (SDRG) 2 d g η/δ = (1 2x )/x 3 ráták rendezetlensége nem változtatja meg az exponenseket topológiai rendezetlenség a renormált modellben paraméterrendezetlenséget indukál JR, Kovács I Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.27/28

28 Összefoglalás Véletlen bolyongás hálózaton: rendezetlenség relevanciáját az ellenállás-exponens előjele szabja meg. Relevancia esetén logaritmikus skálázás. A kontakt-folyamatban, ha a gráf-dimenzió véges, a topológiai rendezetlenség Griffiths-effektusokat és logaritmikus kritikus dinamikát eredményez. Dinamika inhomogén közegben:a diffúziótól a járványterjedésig p.28/28

rendszerek kritikus viselkedése

rendszerek kritikus viselkedése Hosszú hatótávolságú, rendezetlen rendszerek kritikus viselkedése Juhász Róbert MTA Wigner FK, SZFI Iglói Ferenc (Wigner FK, SZTE) Kovács István (Wigner FK; Northeastern University, Boston) Hosszú hatótávolságú,

Részletesebben

Univerzalitási osztályok nemegyensúlyi rendszerekben, Ódor Géza

Univerzalitási osztályok nemegyensúlyi rendszerekben, Ódor Géza Univerzalitási osztályok nemegyensúlyi rendszerekben, Ódor Géza odor@mfa.kfki.hu 1. Bevezetõ, dinamikus skálázás, kritikus exponensek, térelmélet formalizmus, renormalizáció, topológius fázis diagrammok,

Részletesebben

Rendezetlenség által dominált szinguláris viselkedés klasszikus- és kvantum rendszerekben

Rendezetlenség által dominált szinguláris viselkedés klasszikus- és kvantum rendszerekben Rendezetlenség által dominált szinguláris viselkedés klasszikus- és kvantum rendszerekben PhD tézisek Juhász Róbert Szegedi Tudományegyetem Elméleti Fizikai Tanszék 2002. Publikációk 1. F. Iglói, R. Juhász,

Részletesebben

A heterogenitások hatása kritikus agyhálózati modellekben

A heterogenitások hatása kritikus agyhálózati modellekben A heterogenitások hatása kritikus agyhálózati modellekben Ódor Géza MTA-MFA Komplex Rendszerek Michael Gastner Yale-Nus college Singapore Ronald Dickman UFMG Brazil Ódor Gergely MIT, USA 1. Kritikusság

Részletesebben

Monte Carlo módszerek a statisztikus fizikában. Az Ising modell. 8. előadás

Monte Carlo módszerek a statisztikus fizikában. Az Ising modell. 8. előadás Monte Carlo módszerek a statisztikus fizikában. Az Ising modell. 8. előadás Démon algoritmus az ideális gázra időátlag fizikai mennyiségek átlagértéke sokaságátlag E, V, N pl. molekuláris dinamika Monte

Részletesebben

Fluktuáló terű transzverz Ising-lánc dinamikája

Fluktuáló terű transzverz Ising-lánc dinamikája 2016. szeptember 8. Phys. Rev. B 93, 134305 Modell H(t) = 1 2 L 1 σi x σi+1 x h(t) 2 i=1 h(t)-fluktuáló mágneses tér. Hogyan terjednek jelek a zajos rendszerben? L σi z, i=1 Zajok típusai 1 fehér zaj 2

Részletesebben

Összefoglalás és gyakorlás

Összefoglalás és gyakorlás Összefoglalás és gyakorlás High Speed Networks Laboratory 1 / 28 Hálózatok jellemző paraméterei High Speed Networks Laboratory 2 / 28 Evolúció alkotta adatbázis Önszerveződő adatbázis = (struktúra, lekérdezés)

Részletesebben

VÉGTELENÜL RENDEZETLEN KRITIKUS VISELKEDÉS Iglói Ferenc, Kovács István MTA Wigner Fizikai Kutatóközpont

VÉGTELENÜL RENDEZETLEN KRITIKUS VISELKEDÉS Iglói Ferenc, Kovács István MTA Wigner Fizikai Kutatóközpont VÉGTELENÜL RENDEZETLEN KRITIKUS VISELKEDÉS Iglói Ferenc, Kovács István MTA Wigner Fizikai Kutatóközpont Elôzmények A fázisátalakulások és kritikus jelenségek a mindennapi életben is gyakran elôforduló

Részletesebben

Rend, rendezetlenség, szimmetriák (rövidített változat)

Rend, rendezetlenség, szimmetriák (rövidített változat) Rend, rendezetlenség, szimmetriák (rövidített változat) dr. Tasnádi Tamás 1 2018. február 16. 1 BME, Matematikai Intézet Tartalom Mi a rend? Érdekes grafikáktól a periodikus rácsokig Nem periodikus parkettázások

Részletesebben

BKT fázisátalakulás és a funkcionális renormálási csoport módszer

BKT fázisátalakulás és a funkcionális renormálási csoport módszer BKT fázisátalakulás és a funkcionális renormálási csoport módszer Nándori István MTA-DE Részecskefizikai Kutatócsoport, Debreceni Egyetem MTA-Atomki, Debrecen Wigner FK zilárdtestfizikai és Optikai Intézet,

Részletesebben

Automaták. bemenet: pénz, kiválasztó gombok stb. állapot: standby, pénz van behelyezve stb. kimenet: cola, sprite, visszajáró

Automaták. bemenet: pénz, kiválasztó gombok stb. állapot: standby, pénz van behelyezve stb. kimenet: cola, sprite, visszajáró 12. előadás Automaták egyszerű eszközök tulajdonságok: véges számú állapota van átmenet egyik állapotból a másikba érzékeli a környezetet esetleg megváltoztatja a környezetet új állapotba megy át kóla

Részletesebben

1. Nem-egyensúlyi megszilárdulási morfológiák és dinamikájuk

1. Nem-egyensúlyi megszilárdulási morfológiák és dinamikájuk 1. Nem-egyensúlyi megszilárdulási morfológiák és dinamikájuk Az egyensúlytól távoli megszilárdulás folyamatát kontinuum (sűrűség funkcionál, Cahn- Hilliard, és fázismező) modellek és diszkrét módszerek

Részletesebben

Sztochasztikus folyamatok alapfogalmak

Sztochasztikus folyamatok alapfogalmak Matematikai Modellalkotás Szeminárium 2012. szeptember 4. 1 Folytonos idejű Markov láncok 2 3 4 1 Folytonos idejű Markov láncok 2 3 4 Folytonos idejű Markov láncok I Adott egy G = (V, E) gráf Folytonos

Részletesebben

Fourier-sorfejtés vizsgálata Négyszögjel sorfejtése, átviteli vizsgálata

Fourier-sorfejtés vizsgálata Négyszögjel sorfejtése, átviteli vizsgálata Fourier-sorfejtés vizsgálata Négyszögjel sorfejtése, átviteli vizsgálata Reichardt, András 27. szeptember 2. 2 / 5 NDSM Komplex alak U C k = T (T ) ahol ω = 2π T, k módusindex. Időfüggvény előállítása

Részletesebben

Monte Carlo módszerek a statisztikus fizikában. Az Ising modell. 8. előadás

Monte Carlo módszerek a statisztikus fizikában. Az Ising modell. 8. előadás Monte Carlo módszerek a statisztikus fizikában. Az Ising modell. 8. előadás PI KISZÁMOLÁSI JÁTÉKOK A TENGERPARTON egy kört és köré egy négyzetet rajzolunk véletlenszerűen kavicsokat dobálunk megszámoljuk:

Részletesebben

KOOPERATÍV VISELKEDÉS KOMPLEX RENDSZEREKBEN

KOOPERATÍV VISELKEDÉS KOMPLEX RENDSZEREKBEN KOOPERATÍV VISELKEDÉS KOMPLEX RENDSZEREKBEN Doktori értekezés tézisei Karsai Márton témavezetők: Prof. Dr. Iglói Ferenc Dr. Jean-Christian Anglès d'auriac Fizika Doktori Iskola Szegedi Tudományegyetem

Részletesebben

Doktori disszertáció. szerkezete

Doktori disszertáció. szerkezete Doktori disszertáció tézisfüzet Komplex hálózatok szerkezete Szabó Gábor Témavezető Dr. Kertész János Elméleti Fizika Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 2005 Bevezetés A tudományos

Részletesebben

összetevője változatlan marad, a falra merőleges összetevő iránya ellenkezőjére változik, miközben nagysága ugyanakkora marad.

összetevője változatlan marad, a falra merőleges összetevő iránya ellenkezőjére változik, miközben nagysága ugyanakkora marad. A termodinamika 2. főtétele kis rendszerekben Osváth Szabolcs Semmelweis Egyetem Statisztikus sokaságok Nyomás Nyomás: a tartály falával ütköző molekulák, a falra erőt fejtenek ki Az ütközésben a részecske

Részletesebben

Példa sejtautomatákra. Homokdomb modellek.

Példa sejtautomatákra. Homokdomb modellek. Példa sejtautomatákra. Homokdomb modellek. Automaták egyszerű eszközök tulajdonságok: véges számú állapota van átmenet egyik állapotból a másikba érzékeli a környezetet esetleg megváltoztatja a környezetet

Részletesebben

Véletlen bolyongás. Márkus László március 17. Márkus László Véletlen bolyongás március / 31

Véletlen bolyongás. Márkus László március 17. Márkus László Véletlen bolyongás március / 31 Márkus László Véletlen bolyongás 2015. március 17. 1 / 31 Véletlen bolyongás Márkus László 2015. március 17. Modell Deníció Márkus László Véletlen bolyongás 2015. március 17. 2 / 31 Modell: Egy egyenesen

Részletesebben

Evolúciós fogolydilemma játék különböző gráfokon

Evolúciós fogolydilemma játék különböző gráfokon Evolúciós fogolydilemma játék különböző gráfokon A doktori értekezés tézisei Vukov Jeromos Pál Fizika doktori iskola A doktori iskola vezetője: Prof. Horváth Zalán, akadémikus Statisztikus fizika, biológiai

Részletesebben

Fizika-Biofizika I. DIFFÚZIÓ OZMÓZIS Október 22. Vig Andrea PTE ÁOK Biofizikai Intézet

Fizika-Biofizika I. DIFFÚZIÓ OZMÓZIS Október 22. Vig Andrea PTE ÁOK Biofizikai Intézet Fizika-Biofizika I. DIFFÚZIÓ OZMÓZIS 2013. Október 22. Vig Andrea PTE ÁOK Biofizikai Intézet DIFFÚZIÓ 1. KÍSÉRLET Fizika-Biofizika I. - DIFFÚZIÓ 1. kísérlet: cseppentsünk tintát egy üveg vízbe 1. megfigyelés:

Részletesebben

Biofizika szeminárium. Diffúzió, ozmózis

Biofizika szeminárium. Diffúzió, ozmózis Biofizika szeminárium Diffúzió, ozmózis I. DIFFÚZIÓ ORVOSI BIOFIZIKA tankönyv: III./2 fejezet Részecskék mozgása Brown-mozgás Robert Brown o kísérlet: pollenszuszpenzió mikroszkópos vizsgálata o megfigyelés:

Részletesebben

REPEDÉSEK DINAMIKÁJÁTÓL KATASZTRÓFÁK ELŐREJELZÉSÉIG

REPEDÉSEK DINAMIKÁJÁTÓL KATASZTRÓFÁK ELŐREJELZÉSÉIG REPEDÉSEK DINAMIKÁJÁTÓL KATASZTRÓFÁK ELŐREJELZÉSÉIG Kun Ferenc Debreceni Egyetem Elméleti Fizikai Tanszék 2018. 12. 12. MTA Székház, Budapest Heterogén anyagok Erős heterogenitás széles méretskálán Beton

Részletesebben

Fázisátalakulások, avagy az anyag ezer arca. Sasvári László ELTE Fizikai Intézet ELTE Bolyai Kollégium

Fázisátalakulások, avagy az anyag ezer arca. Sasvári László ELTE Fizikai Intézet ELTE Bolyai Kollégium Fázisátalakulások, avagy az anyag ezer arca Sasvári László ELTE Fizikai Intézet ELTE Bolyai Kollégium Atomoktól a csillagokig, Budapest, 2016. december 8. Fázisátalakulások Csak kondenzált anyag? A kondenzált

Részletesebben

Zárójelentés Evolúciós játékok statisztikus fizikája OTKA K ( )

Zárójelentés Evolúciós játékok statisztikus fizikája OTKA K ( ) Zárójelentés Evolúciós játékok statisztikus fizikája OTKA K-47003 (2004-2007) A kutatási program keretén belül evolúciós játékelméleti modelleket vizsgáltunk rácsokon és gráfokon. A matematikai modellek

Részletesebben

Válasz ÓDOR GÉZANAK. Hőmérsékleti egyensúlytól távoli statisztikus fizikai rendszerek numerikus modellezése. című MTA doktori értekezésem bírálatára

Válasz ÓDOR GÉZANAK. Hőmérsékleti egyensúlytól távoli statisztikus fizikai rendszerek numerikus modellezése. című MTA doktori értekezésem bírálatára Válasz ÓDOR GÉZANAK Hőmérsékleti egyensúlytól távoli statisztikus fizikai rendszerek numerikus modellezése című MTA doktori értekezésem bírálatára Mindenek előtt nagyon köszönöm Ódor Gézának az értekezésem

Részletesebben

Georg Cantor (1883) vezette be Henry John Stephen Smith fedezte fel 1875-ben. van struktúrája elemi kis skálákon is önhasonló

Georg Cantor (1883) vezette be Henry John Stephen Smith fedezte fel 1875-ben. van struktúrája elemi kis skálákon is önhasonló láttuk, hogy a Lorenz egyenletek megoldásai egy nagyon bonyolult halmazt alkottak a fázistérben végtelenül komplex felület fraktál: komplex geometriai alakzatok, melyeknek elemi kis skálán is van finomszerkezete

Részletesebben

Hogyan folyik a szemcsés anyag?

Hogyan folyik a szemcsés anyag? Hogyan folyik a szemcsés anyag? Börzsönyi Tamás MTA WIGNER FK SZFI, Komplex folyadékok osztály www.szfki.hu/~btamas Hogyan folyik a szemcsés anyag? - A szemcsés anyag reológiája - A terhelésnek kitett

Részletesebben

AMEDDIG A JAVA EL NEM KÉSZÜL: A SZÖVEGEK FORDÍTÁSA A MEGJELENÉS SORRENDJÉBEN self-driven-particle-model_for_pdf

AMEDDIG A JAVA EL NEM KÉSZÜL: A SZÖVEGEK FORDÍTÁSA A MEGJELENÉS SORRENDJÉBEN self-driven-particle-model_for_pdf Önjáró részecskék: dinamikai modell Interaktív tananyag Sam & Nate Reidtől Kezdés Névjegy... Megrendelő...2005 ősze Hangteszt 1. rész (bevezetés). Ez a tananyag interaktív: egy-egy pontról csak bizonyos

Részletesebben

Evans-Searles fluktuációs tétel Crooks fluktuációs tétel Jarzynski egyenlőség

Evans-Searles fluktuációs tétel Crooks fluktuációs tétel Jarzynski egyenlőség Evans-Searles fluktuációs tétel Crooks fluktuációs tétel Jarzynski egyenlőség Osváth Szabolcs Evans-Searles fluktuációs tétel Denis J Evans, Ezechiel DG Cohen, Gary P Morriss (1993) Denis J Evans, Debra

Részletesebben

Kvázisztatikus határeset Kritikus állapot Couette-teszt

Kvázisztatikus határeset Kritikus állapot Couette-teszt Wacha András Kvázisztatikus határeset Kritikus állapot Couette-teszt 2006. november 9. Kvázisztatikus határeset GDR_MiDi. On dense granular flows. Eur. Phys. J. E 14. pp 341-365 (2004). Dimenziótlan paraméterek

Részletesebben

A Barabási-Albert-féle gráfmodell

A Barabási-Albert-féle gráfmodell A Barabási-Albert-féle gráfmodell és egyéb véletlen gráfok Papp Pál András Gráfok, hálózatok modelljei Rengeteg gráfokkal modellezhető terület: Pl: Internet, kapcsolati hálók, elektromos hálózatok, stb.

Részletesebben

Perturbációk elméleti és kísérleti vizsgálata a BME Oktatóreaktorán

Perturbációk elméleti és kísérleti vizsgálata a BME Oktatóreaktorán Perturbációk elméleti és kísérleti vizsgálata a BME Oktatóreaktorán Horváth András, Kis Dániel Péter, Szatmáry Zoltán XV. Nukleáris Technikai Szimpózium 2016. december 8-9. Paks, Erzsébet Nagyszálloda

Részletesebben

Dimenzióváltás becsapódásos fragmentációban

Dimenzióváltás becsapódásos fragmentációban Dimenzióváltás becsapódásos fragmentációban Pál Gergő Témavezető: Dr. Kun Ferenc Debreceni Egyetem Döffi 2013, Balatonfenyves Heterogén anyagok fragmentációja Próbatest töredezési folyamata - nagy mennyiségű

Részletesebben

Középfeszültségű gázszigetelésű kapcsolóberendezések villamos szilárdsági méretezése. Madarász Gy. - Márkus I.- Novák B.

Középfeszültségű gázszigetelésű kapcsolóberendezések villamos szilárdsági méretezése. Madarász Gy. - Márkus I.- Novák B. Magyar Elektrotechnikai Egyesület Villamos Kapcsolókész szakmai nap 2012 április 26 Középfeszültségű gázszigetelésű kapcsolóberendezések villamos szilárdsági méretezése. Madarász Gy. - Márkus I.- Novák

Részletesebben

Kevés szabadsági fokú kvantumrendszerek dinamikai tulajdonságai

Kevés szabadsági fokú kvantumrendszerek dinamikai tulajdonságai Kevés szabadsági fokú kvantumrendszerek dinamikai tulajdonságai Doktori értekezés tézisei Darázs Zoltán Készült: MTA Wigner Fizikai Kutatóközpont, Szilárdtestfizikai és Optikai Intézet, Kvantumoptikai

Részletesebben

Elektrodinamika. Maxwell egyenletek: Kontinuitási egyenlet: div n v =0. div E =4 div B =0. rot E = rot B=

Elektrodinamika. Maxwell egyenletek: Kontinuitási egyenlet: div n v =0. div E =4 div B =0. rot E = rot B= Elektrodinamika Maxwell egyenletek: div E =4 div B =0 rot E = rot B= 1 B c t 1 E c t 4 c j Kontinuitási egyenlet: n t div n v =0 Vektoranalízis rot rot u=grad divu u rot grad =0 div rotu=0 udv= ud F V

Részletesebben

Az elektromágneses tér energiája

Az elektromágneses tér energiája Az elektromágneses tér energiája Az elektromos tér energiasűrűsége korábbról: Hasonlóképpen, a mágneses tér energiája: A tér egy adott pontjában az elektromos és mágneses terek együttes energiasűrűsége

Részletesebben

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1 Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában

Részletesebben

A mikroskálájú modellek turbulencia peremfeltételeiről

A mikroskálájú modellek turbulencia peremfeltételeiről A mikroskálájú modellek turbulencia peremfeltételeiről Adjunktus Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Áramlástan Tanszék 27..23. 27..23. / 7 Általános célú CFD megoldók alkalmazása

Részletesebben

A társadalom hálózati jelenségeinek adatvezérelt vizsgálata I: Társadalmi terjedés. Magyar Tudomány Ünnepe 2017 Számítógépes Társadalomtudomány

A társadalom hálózati jelenségeinek adatvezérelt vizsgálata I: Társadalmi terjedés. Magyar Tudomány Ünnepe 2017 Számítógépes Társadalomtudomány A társadalom hálózati jelenségeinek adatvezérelt vizsgálata I: Társadalmi terjedés Kertész János CEU, BME Magyar Tudomány Ünnepe 2017 Számítógépes Társadalomtudomány Zhongyuan Ruan (CEU) Márton Karsai

Részletesebben

Molekuláris dinamika I. 10. előadás

Molekuláris dinamika I. 10. előadás Molekuláris dinamika I. 10. előadás Miről is szól a MD? nagy részecskeszámú rendszerek ismerjük a törvényeket mikroszkópikus szinten minden részecske mozgását szimuláljuk? Hogyan tudjuk megérteni a folyadékok,

Részletesebben

Reakciókinetika. Általános Kémia, kinetika Dia: 1 /53

Reakciókinetika. Általános Kémia, kinetika Dia: 1 /53 Reakciókinetika 9-1 A reakciók sebessége 9-2 A reakciósebesség mérése 9-3 A koncentráció hatása: a sebességtörvény 9-4 Nulladrendű reakció 9-5 Elsőrendű reakció 9-6 Másodrendű reakció 9-7 A reakciókinetika

Részletesebben

(Diszkrét idejű Markov-láncok állapotainak

(Diszkrét idejű Markov-láncok állapotainak (Diszkrét idejű Markov-láncok állapotainak osztályozása) March 21, 2019 Markov-láncok A Markov-láncok anaĺızise főként a folyamat lehetséges realizációi valószínűségeinek kiszámolásával foglalkozik. Ezekben

Részletesebben

Adatelemzési eljárások az idegrendszer kutatásban Somogyvári Zoltán

Adatelemzési eljárások az idegrendszer kutatásban Somogyvári Zoltán Adatelemzési eljárások az idegrendszer kutatásban Somogyvári Zoltán MTA KFKI Részecske és Magfizikai Intézet, Biofizikai osztály Az egy adatsorra (idősorra) is alkalmazható módszerek Példa: Az epileptikus

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,

Részletesebben

A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása

A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása Nyomaték (x 0 Nm) O k t a t á si Hivatal A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása./ A mágnes-gyűrűket a feladatban meghatározott sorrendbe és helyre rögzítve az alábbi táblázatban feltüntetett

Részletesebben

Hálózatok számítása egyenáramú és szinuszos gerjesztések esetén. Egyenáramú hálózatok vizsgálata Szinuszos áramú hálózatok vizsgálata

Hálózatok számítása egyenáramú és szinuszos gerjesztések esetén. Egyenáramú hálózatok vizsgálata Szinuszos áramú hálózatok vizsgálata Hálózatok számítása egyenáramú és szinuszos gerjesztések esetén Egyenáramú hálózatok vizsgálata Szinuszos áramú hálózatok vizsgálata Egyenáramú hálózatok vizsgálata ellenállások, generátorok, belső ellenállások

Részletesebben

Normális, szimmetriasértő és szimmetriát nem sértő, mégsem normális elektronrendszerek szilárd testekben Sólyom Jenő MTA Wigner FK és ELTE

Normális, szimmetriasértő és szimmetriát nem sértő, mégsem normális elektronrendszerek szilárd testekben Sólyom Jenő MTA Wigner FK és ELTE Normális, szimmetriasértő és szimmetriát nem sértő, mégsem normális elektronrendszerek szilárd testekben Sólyom Jenő MTA Wigner FK és ELTE Ortvay-kollokvium, Budapest, 2011. szeptember 22. SZFKI szeminárium,

Részletesebben

Babeş-Bolyai Tudományegyetem Fizika Kar, Kolozsvár. Hegyi Géza. Filozofia és Történelem Kar, Kolozsvár. M.A. Santos, R. Coelho és J.J.

Babeş-Bolyai Tudományegyetem Fizika Kar, Kolozsvár. Hegyi Géza. Filozofia és Történelem Kar, Kolozsvár. M.A. Santos, R. Coelho és J.J. Vagyoneloszlás a társadalmakban - egy fizikus megközelítése Néda Zoltán Babeş-Bolyai Tudományegyetem Fizika Kar, Kolozsvár Hegyi Géza Babeş-Bolyai Tudományegyetem Filozofia és Történelem Kar, Kolozsvár

Részletesebben

2010. január 31-én zárult OTKA pályázat zárójelentése: K62441 Dr. Mihály György

2010. január 31-én zárult OTKA pályázat zárójelentése: K62441 Dr. Mihály György Hidrosztatikus nyomással kiváltott elektronszerkezeti változások szilárd testekben A kutatás célkitűzései: A szilárd testek elektromos és mágneses tulajdonságait az alkotó atomok elektronhullámfüggvényeinek

Részletesebben

Betekintés a komplex hálózatok világába

Betekintés a komplex hálózatok világába Betekintés a komplex hálózatok világába Dr. Varga Imre Debreceni Egyetem Informatikai Kar EFOP-3.6.1-16-2016-00022 Egyszerű hálózatok Grafit kristály Árpád házi uralkodók családfája LAN hálózat Komplex

Részletesebben

Diffúzió. Diffúzió sebessége: gáz > folyadék > szilárd (kötőerő)

Diffúzió. Diffúzió sebessége: gáz > folyadék > szilárd (kötőerő) Diffúzió Diffúzió - traszportfolyamat (fonon, elektron, atom, ion, hőmennyiség...) Elektromos vezetés (Ohm) töltés áram elektr. potenciál grad. Hővezetés (Fourier) energia áram hőmérséklet különbség Kémiai

Részletesebben

Csima Judit BME, SZIT február 18.

Csima Judit BME, SZIT február 18. 1 Véletlen gráfok és valós hálózatok Csima Judit BME, SZIT 2011. február 18. Tartalom 2 1. Motiváció: miért pont véletlen gráfok? Tartalom 2 1. Motiváció: miért pont véletlen gráfok? 2. A klasszikus modell:

Részletesebben

Numerikus módszerek. 9. előadás

Numerikus módszerek. 9. előadás Numerikus módszerek 9. előadás Differenciálegyenletek integrálási módszerei x k dx k dt = f x,t; k k ' k, k '=1,2,... M FELADAT: meghatározni x k t n x k, n egyenletes időlépés??? t n =t 0 n JELÖLÉS: f

Részletesebben

Spin Hall effect. Egy kis spintronika Spin-pálya kölcsönhatás. Miért szeretjük mégis? A spin-injektálás buktatói

Spin Hall effect. Egy kis spintronika Spin-pálya kölcsönhatás. Miért szeretjük mégis? A spin-injektálás buktatói Spin Hall effect Egy kis spintronika Spin-pálya kölcsönhatás Miért nem szeretjük a spin-pálya pálya kölcsönhatást? Miért szeretjük mégis? A spin-injektálás buktatói Spin Hall effect: a kezdetek Dyakonov

Részletesebben

Közösség detektálás gráfokban

Közösség detektálás gráfokban Közösség detektálás gráfokban Önszervező rendszerek Hegedűs István Célkitűzés: valamilyen objektumok halmaza felett minták, csoportok detektálása csakis az egyedek közötti kapcsolatok struktúrájának a

Részletesebben

Híradástechikai jelfeldolgozás

Híradástechikai jelfeldolgozás Híradástechikai jelfeldolgozás 13. Előadás 015. 04. 4. Jeldigitalizálás és rekonstrukció 015. április 7. Budapest Dr. Gaál József docens BME Hálózati Rendszerek és SzolgáltatásokTanszék gaal@hit.bme.hu

Részletesebben

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat.

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat. Poisson folyamatok, exponenciális eloszlások Azt mondjuk, hogy a ξ valószínűségi változó Poisson eloszlású λ, 0 < λ

Részletesebben

Elektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások Definíciók

Elektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások Definíciók Jelentősége szubsztrát kötődés szolvatáció ionizációs állapotok (pka) mechanizmus katalízis ioncsatornák szimulációk (szerkezet) all-atom dipolar fluid dipolar lattice continuum Definíciók töltéseloszlás

Részletesebben

Nagy Péter: Fortuna szekerén...

Nagy Péter: Fortuna szekerén... Nagy Péter: Fortuna szekerén... tudni: az ész rövid, az akarat gyenge, hogy rá vagyok bízva a vak véletlenre. És makacs reménnyel mégis, mégis hinni, hogy amit csinálok, az nem lehet semmi. (Teller Ede)

Részletesebben

Fraktál geometriák és nem egyensúlyi viselkedésük kétdimenziós Ising rendszerekben

Fraktál geometriák és nem egyensúlyi viselkedésük kétdimenziós Ising rendszerekben Fraktál geometriák és nem egyensúlyi viselkedésük kétdimenziós Ising rendszerekben Doktori Értekezés Tézisei készítette: Környei László témavezet : Dr. Iglói Ferenc, egyetemi tanár Fizika Doktori Iskola

Részletesebben

TARTALOMJEGYZÉK. Előszó 9

TARTALOMJEGYZÉK. Előszó 9 TARTALOMJEGYZÉK 3 Előszó 9 1. Villamos alapfogalmak 11 1.1. A villamosság elő for d u lá s a é s je le n t ősége 12 1.1.1. Történeti áttekintés 12 1.1.2. A vil la mos ság tech ni kai, tár sa dal mi ha

Részletesebben

Pelletek térfogatának meghatározása Bayes-i analízissel

Pelletek térfogatának meghatározása Bayes-i analízissel Pelletek térfogatának meghatározása Bayes-i analízissel Szepesi Tamás KFKI-RMKI, Budapest, Hungary P. Cierpka, Kálvin S., Kocsis G., P.T. Lang, C. Wittmann 2007. február 27. Tartalom 1. Motiváció ELM-keltés

Részletesebben

Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel

Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel Fürjes Andor Tamás BME Híradástechnikai Tanszék Kép- és Hangtechnikai Laborcsoport, Rezgésakusztika Laboratórium 1 Tartalom A geometriai akusztika

Részletesebben

előadás Diszkrét idejű tömegkiszolgálási modellek Poisson-folyamat Folytonos idejű Markov-láncok Folytonos idejű sorbanállás

előadás Diszkrét idejű tömegkiszolgálási modellek Poisson-folyamat Folytonos idejű Markov-láncok Folytonos idejű sorbanállás 13-14. előadás Diszkrét idejű tömegkiszolgálási modellek Poisson-folyamat Folytonos idejű Markov-láncok Folytonos idejű sorbanállás 2016. november 28. és december 5. 13-14. előadás 1 / 35 Bevezetés A diszkrét

Részletesebben

Az A 2 -probléma eliminálása a rezonátoros kvantumelektrodinamikából

Az A 2 -probléma eliminálása a rezonátoros kvantumelektrodinamikából Az A 2 -probléma eliminálása a rezonátoros kvantumelektrodinamikából Vukics András MTA Wigner FK, SzFI, Kvantumoptikai és Kvantuminformatikai Osztály SzFI szeminárium, 2014. február 25. Tartalom Az A 2

Részletesebben

Csillapított rezgés. a fékező erő miatt a mozgás energiája (mechanikai energia) disszipálódik. kváziperiódikus mozgás

Csillapított rezgés. a fékező erő miatt a mozgás energiája (mechanikai energia) disszipálódik. kváziperiódikus mozgás Csillapított rezgés Csillapított rezgés: A valóságban a rezgések lassan vagy gyorsan, de csillapodnak. A rugalmas erőn kívül, még egy sebességgel arányos fékező erőt figyelembe véve: a fékező erő miatt

Részletesebben

Diffúzió. Diffúzió. Diffúzió. Különféle anyagi részecskék anyagon belüli helyváltoztatása Az anyag lehet gáznemű, folyékony vagy szilárd

Diffúzió. Diffúzió. Diffúzió. Különféle anyagi részecskék anyagon belüli helyváltoztatása Az anyag lehet gáznemű, folyékony vagy szilárd Anyagszerkezettan és anyagvizsgálat 5/6 Diffúzió Dr. Szabó Péter János szpj@eik.bme.hu Diffúzió Különféle anyagi részecskék anyagon belüli helyváltoztatása Az anyag lehet gáznemű, folyékony vagy szilárd

Részletesebben

Jelek és rendszerek 1. 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék

Jelek és rendszerek 1. 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék Jelek és rendszerek 1 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék 1 Ajánlott irodalom: FODOR GYÖRGY : JELEK ÉS RENDSZEREK EGYETEMI TANKÖNYV Műegyetemi Kiadó, Budapest, 2006

Részletesebben

Markov-láncok stacionárius eloszlása

Markov-láncok stacionárius eloszlása Markov-láncok stacionárius eloszlása Adatbányászat és Keresés Csoport, MTA SZTAKI dms.sztaki.hu Kiss Tamás 2013. április 11. Tartalom Markov láncok definíciója, jellemzése Visszatérési idők Stacionárius

Részletesebben

2. Alapfeltevések és a logisztikus egyenlet

2. Alapfeltevések és a logisztikus egyenlet Populáció dinamika Szőke Kálmán Benjamin - SZKRADT.ELTE 22. május 2.. Bevezetés A populációdinamika az élőlények egyedszámának és népességviszonyainak térbeli és időbeli változásának menetét adja meg.

Részletesebben

Azonos és egymással nem kölcsönható részecskékből álló kvantumos rendszer makrókanónikus sokaságban.

Azonos és egymással nem kölcsönható részecskékből álló kvantumos rendszer makrókanónikus sokaságban. Kvantum statisztika A kvantummechanika előadások során már megtanultuk, hogy az anyagot felépítő részecskék nemklasszikus, hullámtulajdonságokkal is rendelkeznek aminek következtében viselkedésük sok szempontból

Részletesebben

OTKA Komplex viselkedés klasszikus és kvantum hálózatokban Zárójelentés. Vattay Gábor az MTA doktora, egyetemi tanár

OTKA Komplex viselkedés klasszikus és kvantum hálózatokban Zárójelentés. Vattay Gábor az MTA doktora, egyetemi tanár OTKA 37903 Zárójelentés 1 OTKA 37903 Komplex viselkedés klasszikus és kvantum hálózatokban 2002-2006 Zárójelentés Vattay Gábor az MTA doktora, egyetemi tanár 2007 február 28. OTKA 37903 Zárójelentés 2

Részletesebben

ÉPÍTŐANYAGOK REOLÓGIAI TULAJDONSÁGAINAK VIZSGÁLATA A DE-ATC-MFK MÉLY- ÉS SZERKEZETÉPÍTÉSI TANSZÉKÉN

ÉPÍTŐANYAGOK REOLÓGIAI TULAJDONSÁGAINAK VIZSGÁLATA A DE-ATC-MFK MÉLY- ÉS SZERKEZETÉPÍTÉSI TANSZÉKÉN ÉPÍTŐANYAGOK REOLÓGIAI TULAJDONSÁGAINAK VIZSGÁLATA A DE-ATC-MK MÉLY- ÉS SZERKEZETÉPÍTÉSI TANSZÉKÉN Dr. Kovács Imre PhD. tanszékvezető főiskolai docens 1 Vizsgálataink szintjei Numerikus szimuláció lineáris,

Részletesebben

Differenciálegyenletek numerikus integrálása április 9.

Differenciálegyenletek numerikus integrálása április 9. Differenciálegyenletek numerikus integrálása 2018. április 9. Differenciálegyenletek Olyan egyenletek, ahol a megoldást függvény alakjában keressük az egyenletben a függvény és deriváltjai szerepelnek

Részletesebben

Véletlenszám generátorok és tesztelésük. Tossenberger Tamás

Véletlenszám generátorok és tesztelésük. Tossenberger Tamás Véletlenszám generátorok és tesztelésük Tossenberger Tamás Érdekességek Pénzérme feldobó gép: $0,25-os érme 1/6000 valószínűséggel esik az élére 51% eséllyel érkezik a felfelé mutató oldalára Pörgetésnél

Részletesebben

Irányítástechnika GÁSPÁR PÉTER. Prof. BOKOR JÓZSEF útmutatásai alapján

Irányítástechnika GÁSPÁR PÉTER. Prof. BOKOR JÓZSEF útmutatásai alapján Irányítástechnika GÁSPÁR PÉTER Prof. BOKOR JÓZSEF útmutatásai alapján Irányítástechnika rendszerek Irányítástechnika Budapest, 2008 2 Az előadás felépítése 1. 2. 3. 4. Irányítástechnika Budapest, 2008

Részletesebben

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10 Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, 204. június 0 A dolgozatírásnál íróeszközön kívül más segédeszköz nem használható. A dolgozat időtartama: 90 perc. Ha a dolgozat első részéből szerzett

Részletesebben

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás Kísérlettervezés - biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás A matematikai-statisztika feladata tapasztalati adatok feldolgozásával segítséget nyújtani

Részletesebben

egyenletesen, és c olyan színű golyót teszünk az urnába, amilyen színűt húztunk. Bizonyítsuk

egyenletesen, és c olyan színű golyót teszünk az urnába, amilyen színűt húztunk. Bizonyítsuk Valószínűségszámítás 8. feladatsor 2015. november 26. 1. Bizonyítsuk be, hogy az alábbi folyamatok mindegyike martingál. a S n, Sn 2 n, Y n = t n 1+ 1 t 2 Sn, t Fn = σ S 1,..., S n, 0 < t < 1 rögzített,

Részletesebben

Fraktálok. Klasszikus fraktálpéldák I. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék

Fraktálok. Klasszikus fraktálpéldák I. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék Fraktálok Klasszikus fraktálpéldák I Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék TARTALOMJEGYZÉK 1 of 86 Bevezetés. 2 of 86 TARTALOMJEGYZÉK Bevezetés. Az önhasonlóságról intuitív módon Klasszikus

Részletesebben

f = n - F ELTE II. Fizikus 2005/2006 I. félév

f = n - F ELTE II. Fizikus 2005/2006 I. félév ELTE II. Fizikus 2005/2006 I. félév KISÉRLETI FIZIKA Hıtan 2. (X. 25) Gibbs féle fázisszabály (0-dik fıtétel alkalmazása) Intenzív állapotothatározók száma közötti összefüggés: A szabad intenzív paraméterek

Részletesebben

Populációdinamika. Számítógépes szimulációk szamszimf17la

Populációdinamika. Számítógépes szimulációk szamszimf17la Populációdinamika Számítógépes szimulációk szamszimf17la Csabai István, Stéger József ELTE Komplex Rendszerek Fizikája Tanszék Email: csabai@complex.elte.hu, steger@complex.elte.hu Bevezetés Dierenciálegyenletek

Részletesebben

Nyírási lokalizáció és rendeződés szemcsés anyagokban (munkabeszámoló) Szabó Balázs

Nyírási lokalizáció és rendeződés szemcsés anyagokban (munkabeszámoló) Szabó Balázs Nyírási lokalizáció és rendeződés szemcsés anyagokban (munkabeszámoló) Szabó Balázs fiatal kutató, MTA Wigner FK, SZFI Komplex Folyadékok Osztály, Részben Rendezett Rendszerek Csoport 2010. szeptember

Részletesebben

Ultrahideg atomok topológiai fázisai

Ultrahideg atomok topológiai fázisai Ultrahideg atomok topológiai fázisai Szirmai Gergely MTA SZFKI 2011. június 14. Szirmai Gergely (MTA SZFKI) Ultrahideg atomok topológiai fázisai 2011. június 14. 1 / 1 Kvantum fázisátalakulások I (spontán

Részletesebben

Logisztikai szimulációs módszerek

Logisztikai szimulációs módszerek Üzemszervezés Logisztikai szimulációs módszerek Dr. Juhász János Integrált, rugalmas gyártórendszerek tervezésénél használatos szimulációs módszerek A sztochasztikus külső-belső tényezőknek kitett folyamatok

Részletesebben

Rétegződés, domének és atomi mozgás ultravékony rétegszerkezetekben

Rétegződés, domének és atomi mozgás ultravékony rétegszerkezetekben Rétegződés, domének és atomi mozgás ultravékony rétegszerkezetekben Sajti Szilárd NAO, Funkcionális Nanostruktúrák Kutatócsoport MTA Wigner FK Simonyi-nap 2014. október 16. Vékonyréteg rendszerek Félvezető

Részletesebben

Önszervezően kritikus rendszerek: Bevezetés, alapfogalmak. Self-organized criticality. Homokdomb Biológiai evolúció. Példák és modellek

Önszervezően kritikus rendszerek: Bevezetés, alapfogalmak. Self-organized criticality. Homokdomb Biológiai evolúció. Példák és modellek : Példák és modellek Bevezetés Alapfogalmak ismétlése Mi a fázisátalakulás? Alapfogalmak ismétlése Mi a fázisátalakulás? A statisztikus fizikában (termodinamikában): Az anyag átalakulása két különböző

Részletesebben

Mit tanulhatunk a madarak csoportos és s egyéni repüléséből?

Mit tanulhatunk a madarak csoportos és s egyéni repüléséből? Mit tanulhatunk a madarak csoportos és s egyéni repüléséből? l? Nagy MátéM - ELTE Biológiai Fizika Tanszék http://angel.elte.hu/~nagymate 2009. 03. 12. Nagy Máté 1 Munkatársak: Ákos Zsuzsa, Szabó Péter,

Részletesebben

Nyírási lokalizáció kialakulása szemcsés anyagokban (munkabeszámoló) Szabó Balázs

Nyírási lokalizáció kialakulása szemcsés anyagokban (munkabeszámoló) Szabó Balázs Nyírási lokalizáció kialakulása szemcsés anyagokban (munkabeszámoló) Szabó Balázs tudományos segédmunkatárs, MTA Wigner FK, SZFI Komplex Folyadékok Osztály, Részben Rendezett Rendszerek Csoport 2013. júniustól

Részletesebben

1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.

1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel. . Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.. Az x exp x + t )) függvény az x, t tartományon folytonos, és nem negatív, ezért alkalmazható rá a Fubini-tétel. I x exp x + t )) dxdt + t dt π 4. [ exp x +

Részletesebben

12. előadás - Markov-láncok I.

12. előadás - Markov-láncok I. 12. előadás - Markov-láncok I. 2016. november 21. 12. előadás 1 / 15 Markov-lánc - definíció Az X n, n N valószínűségi változók sorozatát diszkrét idejű sztochasztikus folyamatnak nevezzük. Legyen S R

Részletesebben

Makroszkópos tulajdonságok, jelenségek, közvetlenül mérhető mennyiségek leírásával foglalkozik (például: P, V, T, összetétel).

Makroszkópos tulajdonságok, jelenségek, közvetlenül mérhető mennyiségek leírásával foglalkozik (például: P, V, T, összetétel). Mire kell? A mindennapi gyakorlatban előforduló jelenségek (például fázisátalakulások, olvadás, dermedés, párolgás) értelmezéséhez, kvantitatív leírásához. Szerkezeti anyagok tulajdonságainak változása

Részletesebben

Jelgenerátorok ELEKTRONIKA_2

Jelgenerátorok ELEKTRONIKA_2 Jelgenerátorok ELEKTRONIKA_2 TEMATIKA Jelgenerátorok osztályozása. Túlvezérelt erősítők. Feszültségkomparátorok. Visszacsatolt komparátorok. Multivibrátor. Pozitív visszacsatolás. Oszcillátorok. RC oszcillátorok.

Részletesebben

MUNKATERV / BESZÁMOLÓ

MUNKATERV / BESZÁMOLÓ MUNKATERV / BESZÁMOLÓ Werner Miklós Antal, Ph.D. hallgató 3. szemeszter (2014/2015 tanév őszi félév) email cím: wernermiklos@gmail.com állami ösztöndíjas* önköltséges* Témaleírás: Rendezetlen és korrelált

Részletesebben

1 kérdés. Személyes kezdőlap Villamos Gelencsér Géza Simonyi teszt május 13. szombat Teszt feladatok 2017 Előzetes megtekintés

1 kérdés. Személyes kezdőlap Villamos Gelencsér Géza Simonyi teszt május 13. szombat Teszt feladatok 2017 Előzetes megtekintés Személyes kezdőlap Villamos Gelencsér Géza Simonyi teszt 2017. május 13. szombat Teszt feladatok 2017 Előzetes megtekintés Kezdés ideje 2017. május 9., kedd, 16:54 Állapot Befejezte Befejezés dátuma 2017.

Részletesebben

Teljesítmény Mérés. Tóth Zsolt. Miskolci Egyetem. Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Teljesítmény Mérés / 20

Teljesítmény Mérés. Tóth Zsolt. Miskolci Egyetem. Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Teljesítmény Mérés / 20 Teljesítmény Mérés Tóth Zsolt Miskolci Egyetem 2013 Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Teljesítmény Mérés 2013 1 / 20 Tartalomjegyzék 1 Bevezetés 2 Visual Studio Kód metrikák Performance Explorer Tóth Zsolt

Részletesebben

Csima Judit BME, SZIT február 17.

Csima Judit BME, SZIT február 17. 1 Véletlen gráfok és valós hálózatok Csima Judit BME, SZIT 2010. február 17. Tartalom 2 1. Motiváció: miért pont véletlen gráfok? 2. A klasszikus modell: Erdős-Rényi véletlen-gráf modell definíció jellemzői

Részletesebben