İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Kuantum hesaplama›KKR Yöntemi
Machine learningMultiple Scattering Method

KKR Yöntemi

Korringa-Kohn-Rostoker Method · Ayrıca şöyle bilinir: KKR, multiple scattering

Korringa-Kohn-Rostoker (KKR) yöntemi, periyodik ve düzensiz katıların elektronik bant yapılarının ve özelliklerinin hesaplanması için güçlü bir çoklu saçılma yaklaşımıdır. 1940'ların sonlarında geliştirilen KKR, elektronları bir muffin-tin geometrisinde atomik potansiyellere saçılan olarak ele alır ve hem kristal hem de amorf sistemler için verimli hesaplamalar sağlar.

ScholarGate
  1. Machine learning
  2. v1
  3. 3 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

KKR Yöntemi
Yoğunluk Fonksiyonel Teo…Sıkı Bağlama Modeli (Tig…

Ne zaman kullanılır

KKR, özellikle karmaşık yapıları veya çoklu saçılmaları olan periyodik sistemler için uygundur. Koherent potansiyel yaklaşımı (CPA) aracılığıyla düzensiz alaşımlar için özellikle güçlüdür.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Büyük birim hücreler ve karmaşık yapılar için verimli.
  • CPA aracılığıyla süper hücrelere gerek kalmadan düzensizliği doğal olarak ele alır.
  • Manyetik sistemler ve spin-bağımlı özellikler için mükemmel.
  • Yeşil fonksiyon formalizmi kusurlar için esneklik sağlar.
  • Taşıma ve tepki özellikleri için çok uygun.
Sınırlılıklar
  • Muffin-tin yaklaşımı, yüksek derecede lokalize elektronlar için yetersiz kalır.
  • MT küreleri içinde küresel simetri varsayar; atomlara yakın yerlerde doğru olmayabilir.
  • MT küre yarıçaplarının ve ara bölge parametrelerinin dikkatli seçilmesini gerektirir.
  • Görselleştirme ve sezgi için düzlem-dalga DFT'den daha az şeffaf.
  • Uygulaması daha karmaşık; daha az ticari paket.

SSS

Muffin-tin yaklaşımı nedir ve ne zaman geçerlidir?

MT yaklaşımı, atomlar üzerine merkezlenmiş üst üste gelmeyen küreler içinde küresel simetrik potansiyel ve dışında sabit potansiyel varsayar. Küresel simetrik yük dağılımları için geçerlidir; anizotropik bağlar veya pürüzlü potansiyeller için yetersiz kalır.

KKR düzensizliği nasıl ele alır?

Koherent potansiyel yaklaşımı (CPA), rastgele bir alaşımı tek bir etkili ortamla değiştirerek, süper hücrelere gerek kalmadan düzensizliğin dahil edilmesini sağlar. CPA çok verimlidir ancak kısa menzilli korelasyonların zayıf olduğunu varsayar.

Yapı sabitleri nelerdir?

Yapı sabitleri, bir atomdan saçılan bir elektron dalgasının, geometriye bağlı olarak başka bir atoma nasıl yayıldığını ve yeniden saçıldığını kodlar. Kristal yapısına serbest elektron Yeşil fonksiyonunu genelleştirirler.

KKR, düzensiz sistemler için DFT'den daha mı iyi?

Düzensiz sistemler için KKR+CPA, süper hücre DFT'den daha verimlidir ve gerçekçi düzensizliğin büyük hesaplama maliyeti olmadan ele alınmasını sağlar. Düzenli sistemler için DFT daha yaygın olarak kullanılır ve daha esnektir.

KKR'de hangi baz fonksiyonları kullanılır?

MT küreleri içinde, radyal Schrödinger denkleminin çözümleri (kısmi dalgalar) kullanılır. Ara bölgede, koda bağlı olarak düzlem dalgaları veya başka baz kümeleri kullanılabilir.

Kaynaklar

  1. Korringa, J. (1947). On the calculation of the energy of a Bloch wave in a metal. Physica, 13, 392–400. DOI: 10.1016/0031-8914(47)90013-X ↗
  2. Gyorffy, B. L. (1972). Coherent potential approximation for random substitutional binary alloys. Physical Review B, 5, 2382–2384. link ↗
  3. Vosko, S. H., Wilk, L., Nusair, M. (2003). Accurate spin-dependent electron liquid correlation energies. Canadian Journal of Physics, 58, 1200–1211. link ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Korringa-Kohn-Rostoker Method. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/quantum-computing/kkr-method

İlişkili yöntemler

Yoğunluk Fonksiyonel TeorisiSıkı Bağlama Modeli (Tight-Binding Model)

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Yoğunluk Fonksiyonel TeorisiKuantum hesaplama↔ karşılaştır
  • Sıkı Bağlama Modeli (Tight-Binding Model)Kuantum hesaplama↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Sıkı Bağlama Modeli (Tight-Binding Model)

Benzer yöntemler

Yoğunluk Fonksiyonel TeorisiSıkı Bağlama Modeli (Tight-Binding Model)Zaman-Bağımlı DFTEXAFSMoller-Plesset Pertürbasyon TeorisiKuantum Monte Carlo

İlgili referans kavramlar

Elektronik Yapı ve Yoğunluk Fonksiyonel KuramıNeredeyse Serbest Elektron ve Sıkı Bağlanma ModelleriElektronik Bant TeorisiElektronik Yapı YöntemleriYoğunluk Fonksiyonel TeorisiHesaplamalı Kuantum Mekaniği

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — KKR Method (Korringa-Kohn-Rostoker Method). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/quantum-computing/kkr-method · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Joop Korringa and Walter Kohn
Subfamily
Multiple Scattering Method
Year
1947
Type
Electronic structure method
İlişkili yöntemler
Yoğunluk Fonksiyonel TeorisiSıkı Bağlama Modeli (Tight-Binding Model)
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil