Застосування метода множинного кореляційного аналізу для моделювання фізичних властивостей кристалів (на прикладі арсеніду галію)

Автор(и)

  • Maryna Litvinova Херсонська філія Національного університету кораблебудування імені адмірала Макарова пр. Ушакова, 44, м. Херсон, Україна, 73022, Україна https://orcid.org/0000-0002-4917-2132
  • Nataliia Andrieieva Херсонська філія Національного університету кораблебудування імені адмірала Макарова пр. Ушакова, 44, м. Херсон, Україна, 73022, Україна https://orcid.org/0000-0001-5838-6610
  • Viktor Zavodyannyi Херсонський державний аграрний університет вул. Стрітенська, 23, м. Херсон, Україна, 73006, Україна https://orcid.org/0000-0002-8224-8215
  • Sergii Loi Херсонська філія Національного університету кораблебудування імені адмірала Макарова пр. Ушакова, 44, м. Херсон, Україна, 73022, Україна https://orcid.org/0000-0002-1936-6390
  • Olexandr Shtanko Херсонська філія Національного університету кораблебудування імені адмірала Макарова пр. Ушакова, 44, м. Херсон, Україна, 73022, Україна https://orcid.org/0000-0003-3572-7915

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.188512

Ключові слова:

кореляційно-регресійний аналіз, множинна регресія, арсенід галію, кристалічна структура

Анотація

Застосування сучасних прикладних комп'ютерних програм розширює можливість проведення многокомпонетного статистичного аналізу в матеріалознавстві. В роботі розглянуто процедуру застосування методу множинного кореляційно-регресійного аналізу для дослідження і моделювання багатофакторних зв'язків фізичних характеристик у кристалічних структурах. Розгляд здійснено на прикладі монокристалів нелегованого арсеніду галію. У виконаному статистичному аналізі був задіяний комплекс із семи фізичних характеристик, отриманих неруйнівними методами для кожної з 32 точок вздовж діаметра кристалічної пластини. Масив даних досліджувався методами множинного кореляційного аналізу. Була побудована розрахункова модель регресійного аналізу. На її основі з використанням програм Excel, STADIA і SPSS Statistics 17.0 проведено статистичну обробку даних і аналітичне вивчення взаємозв'язків всіх характеристик. Отримано і проаналізовано регресійні співвідношення при визначенні концентрації фонової домішки вуглецю, залишкових механічних напружень і концентрації фонової домішки кремнію. Була встановлена можливість коректного проведення множинного статистичного аналізу для моделювання властивостей кристала GaAs.

Виявлено нові взаємозв'язки між параметрами кристала GaAs. Встановлено, що концентрація фонової домішки кремнію пов'язана з вакансійним складом кристала і значенням концентрації центів EL2. Також встановлено відсутність зв'язку концентрації кремнію з величиною залишкових механічних напружень. Ці факти і термічні умови формування точкових дефектів при вирощуванні монокристалів свідчать про відсутність перерозподілу фонових домішок в процесі охолодження кристала нелегованого GaAs.

Використання методу множинного регресійного аналізу в матеріалознавстві дозволяє не тільки моделювати багатофакторні зв'язки в бінарних кристалах, а й здійснювати стохастичне моделювання факторних систем змінного складу

Біографії авторів

Maryna Litvinova, Херсонська філія Національного університету кораблебудування імені адмірала Макарова пр. Ушакова, 44, м. Херсон, Україна, 73022

Доктор педагогічних наук, кандидат фізико-математичних наук, доцент

Кафедра інформаційних технологій та фізико-математичних дисциплін

Nataliia Andrieieva, Херсонська філія Національного університету кораблебудування імені адмірала Макарова пр. Ушакова, 44, м. Херсон, Україна, 73022

Кандидат педагогічних наук, доцент

Кафедра теплотехніки

Viktor Zavodyannyi, Херсонський державний аграрний університет вул. Стрітенська, 23, м. Херсон, Україна, 73006

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

Кафедра фізики і загальноінженерних дисциплін

Sergii Loi, Херсонська філія Національного університету кораблебудування імені адмірала Макарова пр. Ушакова, 44, м. Херсон, Україна, 73022

Доцент

Кафедра зварювання

Olexandr Shtanko, Херсонська філія Національного університету кораблебудування імені адмірала Макарова пр. Ушакова, 44, м. Херсон, Україна, 73022

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

Кафедра інформаційних технологій та фізико-математичних дисциплін

Посилання

  1. Bombicz, P. (2019). A history and an industry perspective of crystallography. Crystallography Reviews, 25 (4), 263–263. doi: https://doi.org/10.1080/0889311x.2019.1641098
  2. Luo, F., Cai, L.-C., Chen, X.-R., Jing, F.-Q., Alfè, D. (2012). Ab initiocalculation of lattice dynamics and thermodynamic properties of beryllium. Journal of Applied Physics, 111 (5), 053503. doi: https://doi.org/10.1063/1.3688344
  3. Chen, V. B., Arendall, W. B., Headd, J. J., Keedy, D. A., Immormino, R. M., Kapral, G. J. et. al. (2009). MolProbity: all-atom structure validation for macromolecular crystallography. Acta Crystallographica Section D Biological Crystallography, 66 (1), 12–21. doi: https://doi.org/10.1107/s0907444909042073
  4. Suharso, S. (2010). Growth rate distribution of borax single crystals on the (001) face under various flow rates. Indonesian Journal of Chemistry, 6 (1), 16–19. doi: https://doi.org/10.22146/ijc.21766
  5. Zlomanov, V., Zavrazhnov, А. (2008). Nonstoichiometric compounds. Intermetallics Research Progress. New York: Nova Science Publishers, 290.
  6. Kovalenko, V. F., Shutov, S. V., Baganov, Y. A., Smyikalo, M. M. (2009). Near band-edge luminescence of semi-insulating undoped gallium arsenide at high levels of excitation. Journal of Luminescence, 129 (9), 1029–1031. doi: https://doi.org/10.1016/j.jlumin.2009.04.017
  7. Zhukov, N. D., Kabanov, V. F., Mihaylov, A. I., Mosiyash, D. S., Pereverzev, Y. E., Hazanov, A. A., Shishkin, M. I. (2018). Peculiarities of the Properties of III–V Semiconductors in a Multigrain Structure. Semiconductors, 52 (1), 78–83. doi: https://doi.org/10.1134/s1063782618010256
  8. Gabibov, F. S., Zobov, E. M., Zobov, M. E., Kramynin, S. P., Pashuk, E. G., Khalilov, S. A. (2015). The effect of ultrasonic treatment on the energy spectrum of electron traps in n-GaAs single crystals. Technical Physics Letters, 41 (4), 362–365. doi: https://doi.org/10.1134/s1063785015040239
  9. Shtan'ko, A. D., Litvinova, M. B., Kurak, V. V. (2010). Decrease of exciton radiation intensity in compensated gallium arsenide single crystals under influence of low electric field. Functional Materials, 17 (1), 46–51.
  10. Zhukov, N. D., Kryl’skiy, D. V., Shishkin, M. I., Khazanov, A. A. (2019). On the Synthesis and Photoluminescence and Cathodoluminescence Properties of CdSe, CdTe, PbS, InSb, and GaAs Colloidal Quantum Dots. Semiconductors, 53 (8), 1082–1087. doi: https://doi.org/10.1134/s1063782619080232
  11. Badea, A., Dragan, F., Fara, L., Sterian, P. (2016). Quantum mechanical effects analysis of nanostructured solar cell models. Renewable Energy and Environmental Sustainability, 1, 3. doi: https://doi.org/10.1051/rees/2016003
  12. Lehmkühler, F., Fischer, B., Müller, L., Ruta, B., Grübel, G. (2016). Structure beyond pair correlations: X-ray cross-correlation from colloidal crystals. Journal of Applied Crystallography, 49 (6), 2046–2052. doi: https://doi.org/10.1107/s1600576716017313
  13. Lilvinova, M. B., Hertcova, N. Y., Seliverstova, S. R. (2003). The optical measurement technique of the definition of the GaAs structure deflection degree from stexiometry. Proceedings of CAOL’2003. 1st International Conference on Advanced Optoelectronics and Lasers. Jontly with 1st Workshop on Precision Oscillations in Electronics and Optics (IEEE Cat. No.03EX715). doi: https://doi.org/10.1109/caol.2003.1251297
  14. Litvinova, M. B., Shtan’ko, A. D. (2005). Influence of Structural Defects on the Mechanical Stress in the Impurity Diffusion Zone of GaAs Single Crystals. Inorganic Materials, 41 (8), 789–792. doi: https://doi.org/10.1007/s10789-005-0211-0
  15. Elliott, A., Woodward, W. (2007). Statistical Analysis Quick Reference Guidebook. SAGE Publication. doi: https://doi.org/10.4135/9781412985949
  16. Cankaya, S., Kayaalp, G. T., Sangun, L., Tahtali, Y., Akar, M. (2006). A Comparative Study of Estimation Methods for Parameters in Multiple Linear Regression Model. Journal of Applied Animal Research, 29 (1), 43–47. doi: https://doi.org/10.1080/09712119.2006.9706568
  17. Kleinbaum, D., Kupper, L. L., Muller, K. E. (1988). Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods. Boston, USA: PWS-Kent, 664.
  18. Saunders, L. J., Russell, R. A., Crabb, D. P. (2012). The Coefficient of Determination: What Determines a UsefulR2Statistic? Investigative Opthalmology & Visual Science, 53 (11), 6830. doi: https://doi.org/10.1167/iovs.12-10598

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-12-20

Як цитувати

Litvinova, M., Andrieieva, N., Zavodyannyi, V., Loi, S., & Shtanko, O. (2019). Застосування метода множинного кореляційного аналізу для моделювання фізичних властивостей кристалів (на прикладі арсеніду галію). Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(12 (102), 39–45. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.188512

Номер

Розділ

Матеріалознавство