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Illustrating Band Structures in Solids: Free Electrons and Atomic Orbitals

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Concepts associés (32)

Théorie des bandes

redresse=1.5|vignette|Représentation schématique des bandes d'énergie d'un solide. représente le niveau de Fermi. thumb|upright=1.5|Animation sur le point de vue quantique sur les métaux et isolants liée à la théorie des bandes En physique de l'état solide, la théorie des bandes est une modélisation des valeurs d'énergie que peuvent prendre les électrons d'un solide à l'intérieur de celui-ci. De façon générale, ces électrons n'ont la possibilité de prendre que des valeurs d'énergie comprises dans certains intervalles, lesquels sont séparés par des bandes d'énergie interdites (ou bandes interdites).

Transformation de Fourier

thumb|Portrait de Joseph Fourier. En mathématiques, plus précisément en analyse, la transformation de Fourier est une extension, pour les fonctions non périodiques, du développement en série de Fourier des fonctions périodiques. La transformation de Fourier associe à toute fonction intégrable définie sur R et à valeurs réelles ou complexes, une autre fonction sur R appelée transformée de Fourier dont la variable indépendante peut s'interpréter en physique comme la fréquence ou la pulsation.

Énergie potentielle

L'énergie potentielle d'un système physique est l'énergie liée à une interaction, qui a la capacité de se transformer en d'autres formes d'énergie, le plus souvent en énergie cinétique, une énergie de mouvement. La force qui modélise l'interaction est une force conservative c'est-à-dire que son travail ne dépend pas du chemin suivi lors du déplacement, mais uniquement du point de départ et du point d'arrivée : .

Transformation de Fourier discrète

En mathématiques, la transformation de Fourier discrète (TFD) sert à traiter un signal numérique. Elle constitue un équivalent discret (c'est-à-dire pour un signal défini à partir d'un nombre fini d'échantillons) de la transformation de Fourier (continue) utilisée pour traiter un signal analogique. Plus précisément, la TFD est la représentation spectrale discrète dans le domaine des fréquences d'un signal échantillonné. La transformation de Fourier rapide est un algorithme particulier de calcul de la transformation de Fourier discrète.

Fonction d'onde

Notebooks associés (21)

Tight-Binding Approximation for 2D Lattices: Square, Triangular, Lieb, and Honeycomb

In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

from future import print_function

from ipywidgets import interact, interactive, fixed, interact_manual import ipywidgets as widgets %matplotlib inline In [2]: def band(nkl,kpoints,ham): :param k: wave number nk=32 # Define the position of the original lattice #klines=np.zeros((nkl-1,nk)) n=0 d=np.size(ham([0.0,0.0]),1) evk=np.zeros((nknkl-nk-1,d)) lenk=np.zeros((nknkl-nk-1,d)) for i in range(0,nkl-1)

Voice Transformation Techniques Using Digital Signal Processing

A Gallery of Voice Transformers[1]¶

                                      [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL

In this notebook we will explore various ways to implement a system that changes the voice of a speaker. Typical applications for these techniques, strictly sorted by plausibility, include international spy missions and prank telephone calls, and devices such as the one displayed here can be easily bought on the web... or in a novelty shop. No description has been provided for t

Powder X-Ray Diffraction Analysis: Exploring Crystal Structures.

XRay Diffraction[1]¶ The purpose of this notebook is to study the powder XRay diffraction spectra of some systems. When the crystal is hit with an XRay wave, the wave is diffracted only for specific case where the Bragg condition is satisfied for one of the lattice planes in the material. For single crystal diffraction, the condition is satisfied only for specific orientation of the crystal, such that the incident ray has the correct

\theta

value for the plane. In powder XRay data, however, any plane ori

Understanding and Plotting the Discrete Fourier Transform (DFT)

Plotting the DFT[1]¶

                                      [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL

In this notebook we will look at the practical issues associated to plotting the DFT and in particular the DFT of real-world signals. We will examine how to map the DFT coefficients to real-world frequencies and we will investigate the frequency resolution of the DFT and the effects of zero padding. In [1]:

first our usual bookkeeping

%matplotlib inline import matplotlib import matplotlib.p

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