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index a3b27c6..292a376 100644 (file)
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@@ -137,7 +137,17 @@ Im Anschluss werden die Simulationen "uber den gesamten Implantationsbereich dis
     Eine "ahnlich grosse Zahl erh"alt man tats"achlich ducrch Abz"ahlen der Lamellen am linken Rand der Cross-Section.
     Die Fouriertransformierte stellt also ein geeignetes Mittel zur objektiven Messung der \dq Lamellarigkeit\dq{} dar.
 
-    EDIT: "Anderung von $d_v$.
+    \begin{figure}[h]
+    \includegraphics[width=12cm]{low_to_high_dv.eps}
+    \caption{Simulationsergebnisse f"ur a) $d_v=10$, b) $d_v=100$, c) $d_v=1000$, d) $d_v=10000$. Simulationsparameter: $p_b=0$, $p_c=0,0001$, $p_s=0,003$, $d_r=0,5$, $s=2 \times 10^{7}$}
+    \label{img:dv_influence}
+    \end{figure}
+    Neben der Diffusionsrate $d_r$ beschreibt der Simulationparameter $d_v$ den Diffusionsprozess.
+    Dieser gibt an wie oft der Diffusionsschritt ausgef"uhrt wird.
+    In Abbildung \ref{img:dv_influence} sind Simulationsergebnisse f"ur verschiedene $d_v$ abgebildet.
+    Man erkennt ein minimale Abnahme des lamellaren Tiefenbereichs von ungef"ahr .
+    Weiterhin f"allt die 
+    
 
     \subsection{Einfluss der Druckspannungen}
 
@@ -162,7 +172,7 @@ Im Anschluss werden die Simulationen "uber den gesamten Implantationsbereich dis
     \caption{Linescan der fouriertransformierten Simulationsergebnisse mit $p_s=0,002$ und $p_s=0,004$. Simulationsparameter: $p_b=0$, $p_c=0,0001$, $d_r=0,5$, $d_v=10$, $s=2 \times 10^{7}$}
     \label{img:p_s_per}
     \end{figure}
-    In Abbildung \ref{img:p_s_per} sind die Linescans der fouriertransformierten Cross-Sections mit $p_s=0,002$ und $p_s=0,004$ zu sehen.
+    In Abbildung \ref{img:p_s_per} sind die Linescans der fouriertransformierten Cross-Sections mit $p_s=0,002$ und $p_s=0,004$ zu sehen (Abbildung \ref{img:p_s_influence} (b,d)).
     Zun"achst f"allt das sch"arfere Maxima bei der Ortsfrequenz Null f"ur h"ohere Werte von $p_s$ auf.
     Ausserdem erkennt man eine Verschiebung der Maxima zu gr"osseren Frequenzen mit steigendem $p_s$.
     Dieses Ergebnis erkennt man auch sehr gut an den Cross-Sections der Simulationen.