Теория динамического фактора Кривоглаза—Дебая—Валлера

Получены выражения для динамического фактора Кривоглаза—Дебая— Валлера с учётом дисперсионного механизма проявления дефектов в картине многократного рассеяния. Показано существенное отличие динамического и кинематического факторов, что важно учитывать при построении самосогласованной динамической те...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2015
Автори: Дмитриев, С.В., Лехняк, Р.В., Молодкин, В.Б., Лизунов, В.В., Скапа, Л.Н., Скакунова, Е.С., Лизунова, С.В., Олиховский, С.И., Лень, Е.Г., Толмачёв, Н.Г., Шелудченко, Б.В., Фузик, Е.В., Велиховский, Г.О.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут металофізики ім. Г.В. Курдюмова НАН України 2015
Назва видання:Металлофизика и новейшие технологии
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/112386
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Теория динамического фактора Кривоглаза—Дебая—Валлера / С. В. Дмитриев, Р. В. Лехняк, В. Б. Молодкин, В. В. Лизунов, Л. Н. Скапа, Е. С. Скакунова, С. В. Лизунова, С. И. Олиховский, Е. Г. Лень, Н. Г. Толмачёв, Б. В. Шелудченко, Е. В. Фузик, Г. О. Велиховский // Металлофизика и новейшие технологии. — 2015. — Т. 37, № 9. — С. 1169-1181. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Получены выражения для динамического фактора Кривоглаза—Дебая— Валлера с учётом дисперсионного механизма проявления дефектов в картине многократного рассеяния. Показано существенное отличие динамического и кинематического факторов, что важно учитывать при построении самосогласованной динамической теории рассеяния. Установлена зависимость динамического фактора от условий дифракции. Такая зависимость обуславливает дополнительное влияние условий дифракции на характер зависимости картины рассеяния от характеристик и типа дефектов в кристалле, и его учёт впервые позволит количественно адекватно разделять их вклад в интенсивность и существенно повышать информативность и надёжность диагностики.