Исследователи из Университета штата Северная Каролина, Национального института стандартов и технологий (NIST) и Окриджской национальной лаборатории (ORNL) разработали новый подход к характеристике материалов, используя байесовские статистические методы для получения новых сведений о структуре материалов. Работа должна информировать о разработке новых материалов для использования в различных приложениях.
«Мы хотим понять кристаллографическую структуру материалов - например, расположение атомов в матрице материала - чтобы иметь основу для понимания того, как эта структура влияет на характеристики материала», - говорит Джейкоб Джонс, профессор материаловедения и инженерии в штате Северная Каролина и соавтор статьи о работе.«Это принципиально новое достижение, которое поможет нам разработать новые материалы, которые можно использовать во всем, от электроники и производства до транспортных средств и нанотехнологий».
Первым шагом в понимании кристаллографической структуры материала является бомбардировка образца материала электронами, фотонами или другими субатомными частицами с использованием таких технологий, как источник нейтронов расщепления в ORNL или усовершенствованный источник фотонов в Аргоннской национальной лаборатории. Затем исследователи могут измерить угол и энергию этих частиц, когда они рассеиваются материалом.
Тогда все становится очень сложно.
Традиционно данные этих экспериментов по рассеянию анализировались с использованием статистических методов "наименьших квадратов" для определения кристаллографической структуры материала. Но эти методы ограничены; они могут сказать исследователям, какой может быть структура материала, но они не полностью описывают изменчивость или неопределенность в структуре материала, потому что они не описывают ответы с использованием вероятностей.
«Метод наименьших квадратов - это простой метод, но он не позволяет нам описать предполагаемую кристаллографическую структуру таким образом, чтобы ответить на вопросы, которые хотят задать ученые-материаловеды», - говорит Элисон Уилсон, профессор статистики. в штате Северная Каролина и соавтор статьи. «Но у нас есть другие методы, которые могут помочь решить эту проблему, и это то, что мы сделали в этом исследовании».
В действительности расстояние между атомами непостоянно - оно не фиксировано по всему образцу. И то же самое верно для каждого аспекта структуры материала.
«Понимание того, что изменчивость, которая теперь возможна благодаря этому новому подходу, позволяет нам характеризовать материалы новым, более богатым способом», - говорит Джонс.
Здесь в игру вступает байесовская статистика.
«Например, атомы вибрируют», - говорит Уилсон. «И степень вибрации контролируется их температурой. Исследователи хотят знать, как на эти вибрации влияет температура любого данного материала. И байесовские инструменты могут дать нам вероятности этих тепловых смещений в материале».
«Этот подход позволит нам анализировать данные, полученные с помощью самых разных методов определения характеристик материалов - всех форм спектроскопии, масс-спектрометрии и т. д. - и более полно охарактеризовать все виды материи», - говорит Джонс.
«Честно говоря, это очень интересно», - добавляет Джонс, который также является директором Центра аналитического приборостроения штата Северная Каролина, в котором хранятся многие из этих типов инструментов.
"Мы также планируем использовать эти методы для объединения данных из различных типов экспериментов, чтобы предложить еще больше информации о структуре материала", - говорит Уилсон.