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 \chapter{Grundlagen}
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+  \section{Monte-Carlo-Simulation}
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+  Monte-Carlo-Simulationen sind Computer-Experimente zur Untersuchung interessierender Sachverhalte, die auf stochastischen Simulationsalgorithemn basieren.
+  Dabei werden vom Computer generierte Pseudozufallszahlen auf physikalische Gr"o"sen abgebildet.
+  Den Ausgangspunkt bilden dabei sogenannte Standard-Pseudozufallszahlen, die auf einem vorgegebenen Intervall gleichverteilt sind.
+  Hiervon ausgehend k"onnen beliebige Verteilungen durch Transformationen und Verwerfungsmethoden erzeugt werden.
+
+    \subsection{Erzeugung gleichverteilter Pseudozufallszahlen}
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+    Die h"aufigste Methode zur Erzeugung von Zufallszahlen ist die lineare Kongruenzmethode, welche eine Sequenz von ganzen Zahlen $I_1, I_2, I_3,$ \ldots aus dem Intervall $I = [0,m-1]$ generiert.
+    Dabei gilt folgende Vorschrift:
+    \begin{equation} \label{eq:kon_m}
+    I_{j+1} = ( a I_{j} + c ) \, mod \, m
+    \end{equation}
+    \[ m: \textrm{Modulus, } a: \textrm{Multiplikator, } c: \textrm{Inkrement, } I_0: \textrm{Startwert} \]
+    Die Zufallszahlen k"onnen sich mit einer Periode, die offensichtlich nicht gr"o"ser als $m$ ist, wiederholen.
+    Die Qualit"at der Zufallszahlen h"angt dabei sehr stark von der Wahl der Konstanten $a, c, m, I_0$ ab.
+    Leider gibt es keine einfache mathematische Methode zur Ermittlung optimaler Konstanten.
+    Nach Park und Miller \cite{park_miller} erf"ullt man mit
+    \begin{equation} \label{eq:kon_v}
+    a = 7^5 = 16807, \quad m = 2^{31} - 1 = 2147483647, \quad c = 0
+    \end{equation}
+    einen minimalen Standard was die Qulit"at der Zufallszahlen angeht.
+    Diese Wahl der Konstanten wird in vielen Zufallsfunktionen der Standardbibliotheken verwendet.
+
+    \subsection{Transformation auf spezielle Zufallsverteilungen}
+
+    Die mit \eqref{eq:kon_m} und \eqref{eq:kon_v} erzeugten Pseudozufallszahlen $I_j$ sind gleichverteilt im Intervall $[0,m-1]$.
+    Durch Division der Zufallszahlen mit dem Modulus $m$ erh"alt man gleichverteilte Zufallszahlen $x_j$ im Intervall $[0,1[$, so dass die Wahrscheinlichkeit eine Zahl zwischen $x$ und $x + dx$ zu erhalten durch
+    \begin{equation}
+    p(x)dx = \left\{
+      \begin{array}{ll}
+      dx & 0 \leq x < 1 \\
+      0  & \textrm{sonst}
+      \end{array} \right.
+    \end{equation}
+    gegeben ist. Ausserdem ist die Wahrscheinlichkeitsverteilung normiert.
+    \begin{equation}
+    \int_{- \infty}^{+ \infty}p(x)dx = \int_{0}^{1}p(x)dx = 1
+    \end{equation}
+    Diese dienen als Basis f"ur beliebige Verteilungen.
+    Einige in dieser Arbeit ben"otigte Transformationen sollen im Folgenden diskutiert werden.
+
+      \subsubsection{Zufallszahlen mit gleichverteilter Wahrscheinlichkeit}
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+      Gleichverteilte Zufallszahlen $z_j$ in einem Intervall $[0,M[$ erh"alt man denkbar einfach durch skalieren der $x_j$ mit $M$.
+      \begin{equation}
+      z_j = M x_j = M \frac{I_j}{m}
+      \end{equation}
+
+      \subsubsection{Zufallszahlen mit linear steigender Wahrscheinlichkeit}
+
+      Zufallszahlen deren Wahrscheinlichkeit mit ihrem Wert im Intervall $[0,Z[$ linear ansteigen
+      \begin{equation}
+      p(z) = \left\{
+        \begin{array}{ll}
+       az + b & 0 \leq z < Z \\
+       0 & \textrm{sonst}
+       \end{array} \right.
+      \end{equation}
+      realisiert man durch folgende Transformation:
+      \begin{eqnarray}
+        p(z)dz & = & p(x)dx \nonumber \\
+        \frac{dx}{dz} & = & p(z) \nonumber \\
+        x & = & \int_{- \infty}^z p(z')dz' = \int_0^z (az' + b) dz' = \frac{1}{2} az^2 + bz \label{eq:trafo}
+      \end{eqnarray}
+      Durch Aufl"osen von \eqref{eq:trafo} nach $z$ und Ausschluss der negativen L"osung erh"alt man:
+      \begin{equation}
+      z = \frac{-b + \sqrt{b^2 + 2 a x}}{a} \quad \textrm{.}
+      \end{equation}
+      So erh"alt man Zufallszahlen $z_j$ im Intervall $[0,1[$ durch $x_j \in [0,b+\frac{a}{2}[$.
+      Sollen Zufallszahlen im Intervall $[0,Z[$ liegen, m"ussen sie durch
+      \begin{equation}
+      z_j = Z \frac{-b + \sqrt{b^2 + 2 a (b+\frac{a}{2}) \frac{I_j}{m}}}{a}
+      \end{equation}
+      berechnet werden.
+
+      \subsubsection{Verwerfungsmethode zur Erzeugung beliebiger Verteilungen}
+
+      Mit Hilfe der Verwerfungsmethode k"onnen Zufallszahlen mit beliebiger Wahrscheinlichkeitsverteilung $p(x)$ generiert werden.
+      Sie basiert auf einer einfachen geometrischen "Uberlegung.
+      Die Verteilung $p(x)$ sei im Intervall $[a,b]$ mit $p(x) \geq 0 \quad \forall x \in [a,b]$ gegeben.
+      Das Maximum von $p(x)$ sei $p_m$.
+      Die Erzeugung der Zufallszahlen funktioniert nun wie folgt:
+      \begin{enumerate}
+        \item Ausw"urfeln zweier gleichverteilter Zufallszahlen $x \in [a,b]$ und $y \in [0,p_m]$.
+       \item Ist $y \leq p(x)$, so ist $x$ die n"achste Zufallszahl, ansonsten zur"uck zu 1.
+      \end{enumerate}
+      \begin{figure}[h]
+        \includegraphics[width=10cm]{rej_meth.eps}
+       \caption{Beliebige Wahrscheinlichkeitsverteilung $p(x)$ im Intervall $[a,b]$ mit Maximum $p_m$}
+       \label{img:rej_meth}
+      \end{figure}
+      Diese Methode ist zwar sehr einfach, jedoch wird sie um so ineffizienter, je groesser die Fl"ache der Vergleichsfunktion (hier: $f(x) = p_m$) im Vergleich zu $p(x)$ zwischen $a$ und $b$ wird.
+      Deshalb macht es Sinn die Funktion $f(x)$ "ahnlich der Funktion $p(x)$ mit $f(x) \geq p(x); \, x \in [a,b]$ zu w"ahlen. 
+      Das unbestimmte Integral $F(x) = \int f(x) dx$ muss dabei bekannt und invertierbar sein.
+      Dann kann wie in \eqref{eq:trafo} die Transformation durchgef"uhrt werden.
+      Die Werte f"ur $x$ werden nun nach der Transformationsmethode im Intervall $[a,b]$ gew"ahlt, die Werte f"ur $y$ m"ussen gleichverteilt im Intervall $[0,f(x)]$ sein.
+
+  \section{Ion-Festk"orper Wechselwirkung}
+
+  Zur theoretischen Beschreibung der Ionenimplantation mu"s die Wechselwirkung der Ionen mit dem Target betrachtet werden.
+  Durch St"o"se mit den Kernen und Elektronen des Targets werden die Ionen im Festk"orper abgebremst, ein entsprechendes Implantationsprofil stellt sich ein.
+  Weitere Folgen sind die durch Bestrahlung im Kristallgitter entstehenden Sch"aden.
+  Im Folgenden wird darauf genauer eingegangen.
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+    \subsection{Abbremsung von Ionen}
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+    Die in den Festk"orper implantierten Ionen sto"sen mit den Atomkernen und Elektronen des Targets.
+    Dieser Streuprozess ist mit einem Energieverlust und einer Richtungs"anderung des Ions verbunden.
+    Das Ion f"uhrt weitere St"o"se aus bis dessen Energie zu klein f"ur weitere Sto"sprozesse ist.
+
+      \subsubsection{Bremsquerschnitt}
+
+      Um die Abbremsung der Ionen durch elektronische und nukleare Streuung zu beschreiben, definiert man den sogenannten Bremsquerschnitt.
+      \begin{equation}
+      S_{e,n} = - \frac{1}{N} \Big( \frac{\partial E}{\partial x} \Big)_{e,n}
+      \end{equation}
+      Dieser ist proportional zur Bremskraft $\frac{\partial E}{\partial x}$, welche angibt, wieviel Energie $E$ des Ions pro zur"uckgelegter Wegl"ange $x$ abgegeben wird.
+      $N$ ist die atomare Dichte des Festk"orpers.
+      Zerlegt man nun die Energieverlustrate in einen nuklearen und einen elektronischen Anteil so erh"alt man f"ur den Energieverlust pro Wegl"ange:
+      \begin{equation}
+      - \frac{\partial E}{\partial x} = N \Big( S_e(E) + S_n(E) \Big) \quad \textrm{.}
+      \end{equation}
+      Durch Kehrwertbildung und Integration "uber die Energie erh"alt man die mittlere Reichweite $R$ des Ions.
+      Sei dessen Anfangsenergie $E_0$, so gilt:
+      \begin{equation}
+      R = \frac{1}{N} \int_0^{E_0} \frac{d E}{S_e(E) + S_n(E)} \quad \textrm{.}
+      \end{equation}
+      Um die Reichweite des Ions berechnen zu k"onnen, m"ussen noch der nukleare ($S_n$) und elektronische ($S_e$) Bremsquerschnitt bestimmt werden.
+
+      \subsubsection{Nukleare Bremskraft}
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+      Zur Beschreibung der nuklearen Bremskraft muss der Energie"ubertrag zwischen einem bewegten und einem station"aren geladenen Teilchen betrachtet werden.
+      Dieser h"angt ab von Geschwindigkeit und Richtung des bewegten Teilchens, sowie von Masse und Ladung beider Teilchen und damit einem interatomaren Potential.
+      Die letztendlichen Geschwindigkeiten und Trajektoren k"onnen mit Hilfe der Energie- und Impulserhaltung f"ur einfache Potentiale analytisch gel"ost werden.
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+      Zun"achst soll die klassische elastische Streuung zweier K"orper behandelt werden. 
+      Dabei ist das ruhende Teilchen der Atomkern, das einfallende Teilchen das implantierte Ion.
+
+      Aus der Energieerhaltung folgt:
+      \begin{equation}
+      \frac{1}{2} M_1 v_0^2 = \frac{1}{2} M_1 v_1^2 + \frac{1}{2} M_2 v_2^2
+      \end{equation}
+      Dabei ist $v_0$ die anfaengliche Geschwindigkeit des Ions der Masse $M_1$, $v_1$ die Geschwindigkeit des Ions nach dem Sto"s und $v_2$ die Geschwindigkeit des gestossenen Atomkerns mit Masse $M_2$.
+
+      Aus der Impulserhaltung folgt,
+      \begin{eqnarray}
+      \textrm{Longitudinal: } & M_1 v_0 = M_1 v_1 cos(\theta) + M_2 v_2 cos(\phi) \\
+      \textrm{Lateral: } & 0 = M_1 v_1 sin(\theta) + M_2 v_2 sin(\phi)
+      \end{eqnarray}
+      wobei $\theta$ der Winkel der Ablenkung des Ions und $\phi$ der Winkel der Ablenkung des Atomkerns ist. 
+      \begin{figure}[h]
+        \includegraphics[width=10cm]{scatter_lc.eps}
+       \caption{Elastischer Sto"s zweier K"orper im Laborsystem}
+       \label{img:scatter_lc}
+      \end{figure}
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+      \subsubsection{Elektronische Bremskraft}
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+    \subsection{Implantationsprofil}
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+    \subsection{Strahlensch"aden und Amorphisierung}