Geri Dön

Stokastik ortalama alan yaklaşımının lıpkın-meshkov-glıck modeliyle incelenmesi

Analysis of stochastic mean-field approach with lipkin-meshkov-glick model

  1. Tez No: 386213
  2. Yazar: RESÜL CÜREBAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 50

Özet

Bu çalışmada çok parçacıklı sistemler için stokastik ortalama alan yaklaşımının, standart ortalama alan yaklaşımından daha iyi sonuçlar verdiği gösterilmiştir. Stokastik ortalama alan yaklaşımı ortalama alan denklemleri üzerinde herhangi bir değişiklik yapılmadan başlangıç durumlarının stokastik olarak seçilmesi esasına dayanır. Bu sayede başlangıç kuantum dalgalanmalarının hesaba katılması sağlanarak ortalama alan yaklaşımının bu konudaki önemli bir eksiği giderilmiştir. Sonuçların karşılaştırılabilmesi için, tam çözülebilir bir model olan Lipkin-Meshkov-Glick modeli kullanılmıştır. Sistemin gözlenebilirlerinin zamanla değişimleri çeşitli parametrelere bağlı olarak incelenmiştir. Stokastik yaklaşımın uygulanmasında Husimi ve moment yöntemleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre koherent başlangıç durumları için moment yönteminin, koherent olmayan başlangıç durumları için ise Husimi yönteminin daha iyi çalıştığı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this study, it is shown that for many-particle systems stochastic mean-field approach gives better results than the standard mean-field approach. Stochastic mean-field approach is based on stochastic sampling of the initial values without making any changes on the mean-field equations. As a result, by taking the initial quantum fluctuations into account, an important deficiency of mean-field approximation is overcome. In order to be able to compare the results, exactly solvable Lipkin-Meshkov-Glick model is used. The dependence of system observables on various parameters is investigated. Husimi and moment methods are used as application of the stochastic approach. It is seen that, according to the obtained results, the moment method works better for coherent initial states and the Husimi method works better for non-coherent initial states.

Benzer Tezler

  1. Kuantum çok-parçacık sistemlerin stokastik ortalama alan ötesi yaklaşımlarla incelenmesi

    Analysis of quantum many-body systems with stochastic beyond mean-field approaches

    İBRAHİM ÜLGEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Fizik ve Fizik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BÜLENT YILMAZ

  2. Application of the quantal diffusion approach based on the stochastic mean-field theory

    Stokastik ortalama alan teorisine dayalı kuantal difüzyon yaklaşımının uygulaması

    ARDA KAYAALP

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Fizik ve Fizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN YILMAZ

    PROF. DR. ŞAKİR AYIK

  3. Multinucleon transfer for 160Gd + 186W collisions in the stochastic mean-field approach

    Stokastik ortalama alan yaklaşımında 160Gd + 186W çarpışmaları için çoklu nükleon transferi

    EDA ERBAYRİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Fizik ve Fizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN YILMAZ

    PROF. DR. ŞAKİR AYIK

  4. Semi-classical description of spinodal instabilities of asymmetric nuclear matter in a relativistic stochastic model

    Asimetrik nükleer maddenin spinodal kararsızlıklarının stokastik relativistik model çerçevesinde yarı klasik olarak incelenmesi

    SELEN SAATCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Fizik ve Fizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Fizik Bölümü

    PROF. DR. OSMAN YILMAZ

  5. Stochastic bitstream-based vision and learning machines

    Stokastik bit akışı tabanlı görü ve öğrenme makineleri

    SERCAN AYGÜN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ