Інкубаційний час розпаду твердого розчину – стохастичний кінетичний метод середнього поля у порівнянні з методом Монте-Карло

The comparison of two simulation techniques applied to the nucleation in a supersaturated solid solution is made. The first one is the well-known Monte Carlo (MC) method. The second one is a recently developed modification of the atomistic self-consistent non-linear mean-field method with the additi...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2020
Автори: Pasichna, V. M., Storozhuk, N. V., Gusak, A. M.
Формат: Стаття
Мова:Англійська
Опубліковано: Publishing house "Academperiodika" 2020
Онлайн доступ:https://ujp.bitp.kiev.ua/index.php/ujp/article/view/2019572
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Ukrainian Journal of Physics

Репозитарії

Ukrainian Journal of Physics
_version_ 1863131343467053056
author Pasichna, V. M.
Storozhuk, N. V.
Gusak, A. M.
author_facet Pasichna, V. M.
Storozhuk, N. V.
Gusak, A. M.
author_sort Pasichna, V. M.
baseUrl_str https://ujp.bitp.kiev.ua/index.php/ujp/oai
collection OJS
datestamp_date 2020-06-11T13:30:05Z
description The comparison of two simulation techniques applied to the nucleation in a supersaturated solid solution is made. The first one is the well-known Monte Carlo (MC) method. The second one is a recently developed modification of the atomistic self-consistent non-linear mean-field method with the additionally introduced noise of local fluxes: Stochastic Kinetic Mean-Field (SKMF) method. The amplitude of noise is a tuning parameter of the SKMF method in its comparison with the Monte Carlo one. The results of two methods for the concentration and temperature dependences of the incubation period become close, if one extrapolates the SKMF data to a certain magnitude of the noise amplitude. The results of both methods are compared also with the Classical Nucleation Theory (CNT).
doi_str_mv 10.15407/ujpe65.6.488
first_indexed 2025-10-02T01:16:50Z
format Article
id ujp2-article-2019572
institution Ukrainian Journal of Physics
keywords_txt_mv keywords
language English
last_indexed 2025-10-02T01:16:50Z
publishDate 2020
publisher Publishing house "Academperiodika"
record_format ojs
spelling ujp2-article-20195722020-06-11T13:30:05Z Incubation Time at Decomposition of Solid Solution – Stochastic Kinetic Mean-Field Versus Monte Carlo Simulation Інкубаційний час розпаду твердого розчину – стохастичний кінетичний метод середнього поля у порівнянні з методом Монте-Карло Pasichna, V. M. Storozhuk, N. V. Gusak, A. M. nucleation Monte Carlo method solid solution binodal spinodal supersaturation noise stochastic kinetic mean-field - The comparison of two simulation techniques applied to the nucleation in a supersaturated solid solution is made. The first one is the well-known Monte Carlo (MC) method. The second one is a recently developed modification of the atomistic self-consistent non-linear mean-field method with the additionally introduced noise of local fluxes: Stochastic Kinetic Mean-Field (SKMF) method. The amplitude of noise is a tuning parameter of the SKMF method in its comparison with the Monte Carlo one. The results of two methods for the concentration and temperature dependences of the incubation period become close, if one extrapolates the SKMF data to a certain magnitude of the noise amplitude. The results of both methods are compared also with the Classical Nucleation Theory (CNT). Зроблено порiвняння двох методiв, якi застосовуються для моделювання зародкоутворення в пересиченому твердому розчинi. Перший – це добре вiдомий метод Монте-Карло (МK). Другий – нещодавно розроблена модифiкацiя атомiстичного самоузгодженого нелiнiйного методу середнього поля з додатково введеним шумом локальних потокiв – стохастичний кiнетичний метод середнього поля (SKMF). Амплiтуда шуму є параметром налаштування методу SKMF у порiвняннi його з методом МK. Результати двох методiв для концентрацiйної та температурної залежностi iнкубацiйного перiоду стають близькими, якщо екстраполювати данi SKMF до певної величини амплiтуди шуму. Результати обох методiв порiвнюються також з класичною теорiєю зародкоутворення (CNT). Publishing house "Academperiodika" 2020-06-09 Article Article Original Research Article (peer-reviewed) Оригінальна дослідницька стаття (з незалежним рецензуванням) application/pdf https://ujp.bitp.kiev.ua/index.php/ujp/article/view/2019572 10.15407/ujpe65.6.488 Ukrainian Journal of Physics; Vol. 65 No. 6 (2020); 488 Український фізичний журнал; Том 65 № 6 (2020); 488 2071-0194 2071-0186 10.15407/ujpe65.6 en https://ujp.bitp.kiev.ua/index.php/ujp/article/view/2019572/1621 Copyright (c) 2020 Bogolyubov Institute for Theoretical Physics, National Academy of Sciences of Ukraine
spellingShingle Pasichna, V. M.
Storozhuk, N. V.
Gusak, A. M.
Інкубаційний час розпаду твердого розчину – стохастичний кінетичний метод середнього поля у порівнянні з методом Монте-Карло
title Інкубаційний час розпаду твердого розчину – стохастичний кінетичний метод середнього поля у порівнянні з методом Монте-Карло
title_alt Incubation Time at Decomposition of Solid Solution – Stochastic Kinetic Mean-Field Versus Monte Carlo Simulation
title_full Інкубаційний час розпаду твердого розчину – стохастичний кінетичний метод середнього поля у порівнянні з методом Монте-Карло
title_fullStr Інкубаційний час розпаду твердого розчину – стохастичний кінетичний метод середнього поля у порівнянні з методом Монте-Карло
title_full_unstemmed Інкубаційний час розпаду твердого розчину – стохастичний кінетичний метод середнього поля у порівнянні з методом Монте-Карло
title_short Інкубаційний час розпаду твердого розчину – стохастичний кінетичний метод середнього поля у порівнянні з методом Монте-Карло
title_sort інкубаційний час розпаду твердого розчину – стохастичний кінетичний метод середнього поля у порівнянні з методом монте-карло
topic_facet nucleation
Monte Carlo method
solid solution
binodal
spinodal
supersaturation
noise
stochastic kinetic mean-field
-
url https://ujp.bitp.kiev.ua/index.php/ujp/article/view/2019572
work_keys_str_mv AT pasichnavm incubationtimeatdecompositionofsolidsolutionstochastickineticmeanfieldversusmontecarlosimulation
AT storozhuknv incubationtimeatdecompositionofsolidsolutionstochastickineticmeanfieldversusmontecarlosimulation
AT gusakam incubationtimeatdecompositionofsolidsolutionstochastickineticmeanfieldversusmontecarlosimulation
AT pasichnavm ínkubacíjnijčasrozpadutverdogorozčinustohastičnijkínetičnijmetodserednʹogopolâuporívnânnízmetodommontekarlo
AT storozhuknv ínkubacíjnijčasrozpadutverdogorozčinustohastičnijkínetičnijmetodserednʹogopolâuporívnânnízmetodommontekarlo
AT gusakam ínkubacíjnijčasrozpadutverdogorozčinustohastičnijkínetičnijmetodserednʹogopolâuporívnânnízmetodommontekarlo