О применимости приближения ячеек Вигнера–Зейтца для кулоновских кластеров

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проведено моделирование методом молекулярной динамики системы массивных заряженных частиц на компенсирующем однородном фоне, ограниченном сферической поверхностью. Кристаллизованный кластер представляет собой набор вложенных сферических оболочек практически одинаковой структуры и ядро. Показано, что плавление кластера является комбинацией плавления в оболочках и плавления ядра. Обнаружено, что значения кулоновского параметра неидеальности Γ, соответствующие этим двум видам плавления, не зависят от размера кластера. Обсуждаются методы определения Γ, основанные на модели ячеек Вигнера–Зейтца. Показано, что оценка по среднеквадратичному отклонению частицы от центра ее ячейки ненадежна из-за самодиффузии частиц. Предложено соотношение, определяющее Γ через среднеквадратичные скорость и ускорение частицы и не включающее среднеквадратичного отклонения частицы от ее усредненного положения. Показано, что это соотношение выполняется с высокой точностью не только для кристалла, но и для жидкого состояния. Тем самым продемонстрировано, что модель ячеек Вигнера–Зейтца хорошо применима для рассматриваемой сильно неоднородной системы.

Об авторах

Е. С. Шпилько

Объединенный институт высоких температур РАН; Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)

Email: dmr@ihed.ras.ru
Россия, Москва; Россия, Московская область, Долгопрудный

Д. И. Жуховицкий

Объединенный институт высоких температур РАН; Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: dmr@ihed.ras.ru
Россия, Москва; Россия, Московская область, Долгопрудный

Список литературы

  1. Slattery W.L., Doolen G.D., De Witt H.E. // Phys. Rev. A. 1980. V. 21. P. 2087. https://doi.org/10.1103/PhysRevA.21.2087
  2. Hamaguchi S., Farouki R.T., Dubin D.H.E. // Phys. Rev. E. 1997. V. 56. P. 4671. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.56.4671
  3. Complex and Dusty Plasmas: From Laboratory to Space. Series in Plasma Physics / Eds. V. E. Fortov and G. E. Morfill. CRC Press: Boca Raton, FL, 2010.
  4. Arp O., Block D., Klindworth M., and Piel A. // Phys. Plasmas. 2005. V. 12. P. 122102. https://doi.org/10.1063/1.2147000
  5. Arp O., Block D., Bonitz M., Fehske H., Golubnychiy V., Kosse S., Ludwig P., Melzer A., and Piel A. // J. Phys.: Conf. Series. 2005. V. 11. P. 234. https://doi.org/10.1088/1742-6596/11/1/023
  6. Käding S., Melzer A. // Phys. Plasmas. 2006. V. 13. P. 090701. https://doi.org/10.1063/1.2354149
  7. Block D., Käding S., Melzer A., Piel A., Baumgartner H., Bonitz M. // Phys. Plasmas. 2008. V. 15. P. 040701. https://doi.org/10.1063/1.2903549
  8. Arp O., Block D., Piel A. // Phys. Rev. Lett. 2004. V. 93. P. 165004. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.93.165004
  9. Totsuji H., Ogawa T., Totsuji C., Tsuruta K. // J. Phys. A: Math. Gen. 2006. V. 39. P. 4545. https://doi.org/10.1088/0305-4470/39/17/S36
  10. Apolinario S.W.S., Albino Aguiar J., Peeters F.M. // Phys. Rev. E. 2014. V. 90. P. 063113. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.90.063113
  11. Wineland D.J., Bergquist J.C., Itano W.M., Bollinger J.J., Manney C.H. // Phys. Rev. Lett. 1987. V. 59. P. 2935. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.59.2935
  12. Dubin D.H.E., O’Neil T.M. // Rev. Mod. Phys. 1999. V. 71. P. 87.
  13. Zhukhovitskii D.I., Naumkin V.N., Khusnulgatin A.I., Molotkov V.I., Lipaev A.M. // Phys. Rev. E. 2017. V. 96. P. 043204. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.96.043204
  14. Baiko D.A., Yakovlev D.G., De Witt H.E., Slattery W.L. // Phys. Rev. E. 2000. V. 61. P. 1912. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.61.1912
  15. Chugunov A.I., Baiko D.A. // Physica A. 2005. V. 352. P. 397. https://doi.org/10.1016/j.physa.2005.01.005

Дополнительные файлы


© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».