Обработка прецизионного дифракционного эксперимента и уточнение кристаллической структуры монокристаллов

• Автор: Дудка, Александр Петрович
• Шифр специальности: 01.04.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 200 с.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОПИСАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

1. ТОЧНОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИФРАКЦИОННОГО МЕТОДА. ОГРАНИЧЕНИЯ

1.1. Три уровня точности результатов структурного исследования

1.2. Преимущества предлагаемой классификации

1.3. Альтернативные модели и разрешающая способность метода

2. ОТНОСИТЕЛЬНАЯ ТОЧНОСТЬ И ВОСПРОИЗВОДИМОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ

3. СИСТЕМАТИЧЕСКИЕ ОШИБКИ В ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ, КОРРЕЛЯЦИИ МЕЖДУ УТОЧНЯЕМЫМИ ПАРАМЕТРАМИ И

ВОСПРОИЗВОДИМОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ

4. ОБЩАЯ ПРИЧИНА НЕДОСТАТОЧНОЙ ВОСПРОИЗВОДИМОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ

5. ПРЕДЛАГАЕМОЕ РЕШЕНИЕ
6 МЕСТО РАЗРАБОТАННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ В СТРУКТУРНОМ АНАЛИЗЕ
6.1. Получение экспериментальных данных
6.2. Вычисление ошибок экспериментальных данных
6.3. Уточнение модели структуры
7. АНАЛИЗ ПРОФИЛЕЙ ОТРАЖЕНИЙ (ПРОГРАММА PROFIT)
7.1. Основные этапы эксперимента, определяющие качество дифракционных данных
7.2. Общее описание программы PROFIT
7.3. Статистический метод анализа профилей
7.4. Общий метод восстановления интегральных интенсивностей дифракционных отражений по профилям пиков анизотропной формы
8. ПЕРЕХОД ОТ ИНТЕГРАЛЬНЫХ ИНТЕНСИВНОСТЕЙ К МОДУЛЯМ СТРУКТУРНЫХ ФАКТОРОВ
8.1. Введение поправки Лоренца и на поляризацию излучения (программа LPCORR)
8.2. Учет поглощения излучения в образцах сферической формы (программа SPHERE)
8.3. Корректный переход от квадратов к модулям структурных факторов (программа TRANSI)
9. ТЕПЛОВОЕ ДИФФУЗНОЕ РАССЕЯНИЕ (ПРОГРАММА TDSCOR)
9.1. Список используемых обозначений!
9.2. Физическая природа эффекта ТДР
9.3. Влияние эффекта ТДР на результаты структурного исследования
9.4. Краткий обзор литературы
9.5. Теория эффекта теплового диффузного рассеяния
9.6. Объем сканирования в обратном пространстве и пределы интегрирования
9.7. Изотропное ТДР I порядка (однофононный процесс)
9.8. Изотропное ТДР 2 порядка (двухфононный процесс)
9.9. Анизотропное ТДР 1 порядка (однофононный процесс)
9.10. Анизотропное ТДР 2 порядка (двухфононный процесс)
9.11. Рекомендации по использованию программ коррекциии интегральных интенсивностей на эффект ТДР
10. УСРЕДНЕНИЕ ЭКВИВАЛЕНТНЫХ РЕФЛЕКСОВ (ПРОГРАММА AVERAG И MULT1)
10.1. Алгоритмы усреднения рефлексов в программе A VERAG
10.2. Учет эффекта многократной дифракции (программаMULTI)
И. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ТЕСТЫ (ПРОГРАММАTESTАВ)
11.1. Статистические тесты в структурном исследовании
11.2. Подготовка экспериментальных данных к процедуре уточнения модели.
11.3. Критерии качества структурного исследования
11.4. Статистические тесты Абрахамса-Кива
11.5. Статистические тесты в программе TESTAB
11.6. Коррекция интегральных интенсивностей и их стандартных неопределенностей
11.7. Место статистических тестов в структурном исследовании
12. УТОЧНЕНИЕ МОДЕЛИ СТРУКТУРЫ МЕТОДОМ МЕЖЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ МИНИМИЗАЦИИ (ПРОГРАММА МММ)
12.1. Корреляции между уточняемыми параметрами
12.2. Обоснование метода межэксперименталъной минимизации
12.3. Проверка действенности процедуры
12.4. О корреляции между шкальным фактором и параметрами экстинкции
12.5. Краткое описание экспериментов, используемых для демонстрации возможностей алгоритма
12.6. Обсуждение результатов
12.7. Место процедуры МММ в структурном исследовании
13. ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЙ ИНТЕРФЕЙС (ПРОГРАММА UPI)
ГЛАВА 2. КРИСТАЛЛИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА BA4R3Fi7 (R=Y,YB), ФОРМИРУЮЩАЯСЯ НА ОСНОВЕ МАТРИЦЫ ФЛЮОРИТА
14. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
15. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ
16 ОПРЕДЕЛЕНИЕ И УТОЧНЕНИЕ СТРУКТУРНЫХ ПАРАМЕТРОВ
17. ОПИСАНИЕ КРИСТАЛЛИЧЕСКОЙ СТРУКТУРЫ
18. ВЫВОДЫ
ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ КРИСТАЛЛОВ СО СТРУКТУРОЙ ТИСОНИТА
LA0.96BA0.0-4F2.96 И ND0.95CA0.05F2.
19. ЦЕЛИ ИССЛЕДОВАНИЯ
20. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ
21. ОПРЕДЕЛЕНИЕ МОДЕЛИ СТРУКТУРЫ. ТЕСТИРОВАНИЕ
22. УТОЧНЕНИЕ МОДЕЛИ СТРУКТУРЫ
23. УМЕНЬШЕНИЕ ВЛИЯНИЯ КОРРЕЛЯЦИИ МЕЖДУ ПАРАМЕТРАМИ МОДЕЛИ
ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
24. ОСНОВНОЙ ТЕЗИС РАБОТЫ
25. СИНТЕЗИРУЮЩИЕ НАПРАВЛЕНИЯ В СТРУКТУРНОМ АНАЛИЗЕ
26. ПЕРВИЧНАЯ РЕДУКЦИЯ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ
26.1. Анализ профилей отражений
26.2. Тепловое Диффузное Рассеяние
26.3. Усреднение эквивалентных рефлексов. Выбор весовой схемы
27. СОВМЕСТНАЯ ОБРАБОТКА НЕЗАВИСИМЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
28. МММ И ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА
ВЫВОДЫ
ВЛАГОДАРНОСТИ
СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
СПИСОК ТАБЛИЦ
СПИСОК РИСУНКОВ
ЛИТЕРАТУРА

Закон изменения полуширин (положения границ) пиков с достаточной для практических целей точностью описывается квадратичной формой (эллипсоиды границ) [67,68]. Коэффициенты квадратичной формы получаются после МНК-подгонки, в которой в качестве измерений используются положения границ пика, определяемые каким-либо статистическим методом [67,68,70].
Таким образом, между формой профиля, индексами Миллера рефлекса и положениями его границ существует соответствие. Разбивая сферические слои на области, в которых пики и начинаются, и заканчиваются в одних и тех же точках (на одинаковых шагах сканирования), мы получаем искомые области гарантировано одинаковой формы профилей. В каждой базовой области формируется базовый профиль, к которому подгоняется профиль текущего (слабого) отражения для восстановления интегральной интенсивности. Если при этом форма профиля слабого пика будет отличаться от формы базового профиля, то это будет следствием случайных экспериментальных ошибок, а не результатом какой-либо закономерной особенности текущего профиля. В противном случае для профилей особенной формы была бы выделена особая область с соответствующим базовым профилем.
Для формирования базовых профилей используются только сильные отражения с профилями правильной формы. Корректность совмещения различных профилей обеспечивается самой процедурой получения профилей (обрезание в истинных границах, вычитание фона, нормировка), а также предварительным уточнением матрицы ориентации кристалла для устранения возможного систематического смещения пиков внутри интервала сканирования [67,68].
Предлагаемый алгоритм позволяет получать базовые области максимально возможного размера, в которых базовые профили получаются с использованием большого числа сильных отражений, т.е. являются статистически значимыми.
При особо неблагоприятных условиях эксперимента (небольшой массив данных, малое число сильных отражений) для некоторых базовых областей подгонка профилей слабых рефлексов автоматически заменяется на расчет интегральных интенсивностей при известных границах пиков [67,68].
Процедура разбиения обратного пространства на базовые области, в которых профили пиков имеют гарантировано одинаковую форму, накопление базовых профилей в каждой области, а также набор графических средств для проверки корректности алгоритма, позволяют проводить восстановление интегральных интенсивностей рефлексов по профилям пиков анизотропной формы для любых экспериментальных условий.