mambo's coding note346 5-4. metal의 reactivity : inert한 원소, orthogonalization E 본 글은 고려대학교 화공생명공학과 하정숙 교수님의 강의록을 참고하였으므로, 이를 상업적으로 이용하면 안되며, 글을 가져가실 때는 꼭 출처와 댓글을 남겨주시기 바랍니다. 5.4 What determines the reactivity of metals? surface 구조는 각각 reactivity를 나타낸다. Terrace : surface에서 평평한 부분을 말한다. Adatom : Terrace에서 산처럼 솟아있는 부분을 말한다. Step : 계단처럼 Terrace 사이를 언덕지어있는 부분을 말한다. Kink : Step끼리 꺾여있는 부분을 말한다. 우리는 Step와 Kink 부분을 유심히 보아야한다. 왜냐하면 이 부분이 reactivity가 가장 높고 dissociation도 굉장히 잘 되기 때문이다... 2020. 6. 13. 5-3. Catalytic activity : 촉매에서 mechanism (Langmuir-Hinshelwood, Eley-Rideal) 본 글은 고려대학교 화공생명공학과 하정숙 교수님의 강의록을 참고하였으므로, 이를 상업적으로 이용하면 안되며, 글을 가져가실 때는 꼭 출처와 댓글을 남겨주시기 바랍니다. 5.3 Catalytic activity at surfaces 앞선 포스팅에서는 표면에 흡착하는 정도를 파악했다면, 이제는 surface에서 촉매의 activity를 따질 것이다. 촉매 촉매는 activation energy를 낮춰서 alternative reaction path를 제공한다. 모두들 아마 알고있을 부분이고 또한 굉장히 중요한 부분이다. system의 composition에 영향이 없고, 오로지 rate에 영향을 끼친다. Heterogeneous catalyst : catalyst와 reagent 가 서로 다른 phase를 .. 2020. 6. 13. 5-2. Adsorption Isotherms : Langmuir isotherm, coverage, rate 본 글은 고려대학교 화공생명공학과 하정숙 교수님의 강의록을 참고하였으므로, 이를 상업적으로 이용하면 안되며, 글을 가져가실 때는 꼭 출처와 댓글을 남겨주시기 바랍니다. 5.2 Adsorption isotherms 선택된 T에서의 압력에 따른 Θ 변화 를 말한다. 여기서 Θ는 Fractional coverage를 의미한다.Fractional coverage : 차지한 흡착 site 갯수 / 흡착 가능한 site 갯수 (1) Langmuir isotherm 가정 흡착을 많이 하고 싶어서 coverage가 1인 monolayer 밖에 안된다. 모든 site들은 동일하며, 모든 표면은 균일하다. 흡착되는 site 옆에 분자와 아무런 interaction을 하지 않는다. 그래프에서 a는 1차반응, b는 2차반응을.. 2020. 6. 13. 5-1. Adsorption : Physisorption, Chemisorption 비교 본 글은 고려대학교 화공생명공학과 하정숙 교수님의 강의록을 참고하였으므로, 이를 상업적으로 이용하면 안되며, 글을 가져가실 때는 꼭 출처와 댓글을 남겨주시기 바랍니다. 1. Physisorption vs Chemisorption 1-1) physisorption adsorbate와 substrate 간에 Van Der Waals interaction 범위가 길지만, 힘 자체가 약하다. 1-2) chemisorption chemical bond를 형성하면서 surface에 분자가 붙어있는다. substarte에서 coordination number가 maximize하는 site를 찾는다. 그림에서 보는 것 처럼, surface에 가까워질수록 vibrational ferquency가 줄어든다. 이유는 sur.. 2020. 6. 13. 2-2. Band of Structures : 반도체, Fermi Level, dopant 본 글은 고려대학교 화공생명공학과 하정숙 교수님의 강의록을 참고하였으므로, 이를 상업적으로 이용하면 안되며, 글을 가져가실 때는 꼭 출처와 댓글을 남겨주시기 바랍니다. 4. Band Structure of Surfaces bandgap : Eg, min (conduction band) - max (valence band) conduction band는 자유전자가 없는 구간, valenece band는 자유전자가 차있는 구간 BandGap을 활용한 것을 우리는 3가지로 분류할 수 있다. semi-conductor : BandGap을 넘어갈 수 있는 일정 E를 주어서 Conduction band로 전자를 보낸다. insulator : BandGap이 너무 커서 conduction band로 전자가 가지 않아.. 2020. 6. 13. 2-1. Structure : Crystal, Lattice, Miller indices 본 글은 고려대학교 화공생명공학과 하정숙 교수님의 강의록을 참고하였으므로, 이를 상업적으로 이용하면 안되며, 글을 가져가실 때는 꼭 출처와 댓글을 남겨주시기 바랍니다. chapter 2. Structure Electronic Structure vs Geometric Structure 전자적인 구조란 전자들의 배열에 초점을 맞춘다. 기하하적 구조는 atom들의 배열에 초점을 맞춘다. Clean Surface vs Adsorbate covered surface 깨끗한 surface에서 하는 것과 adsorbate가 덮여있는 것과 다르다. Adsorbate Structure substrate atom에 대해서 adsorbate가 어떻게 흡착되어있느냐가 중요하다. 즉, 어디에 붙는지에 따라 달라진다. 옆자리에 .. 2020. 6. 13. 1. Introduction about Surface 본 글은 고려대학교 화공생명공학과 하정숙 교수님의 강의록을 참고하였으므로, 이를 상업적으로 이용하면 안되며, 글을 가져가실 때는 꼭 출처와 댓글을 남겨주시기 바랍니다. chapter 1. Introduction & Surface 1. Subject of surface science Study mechanical, electronic, and chemical properties of surfaces via investigating the chemical composition and atomic arrangement 이렇단다... 음 일단 원자배열의 화학적 조성을 조사 → 성분,성질들이 어떻게 달라지는지에 대한 학문이라고 생각한다. 2. What is surface? (vs bulk solid) 특정 면에 .. 2020. 6. 13. ML : Kernel 개념 Kernel L (저차원) 공간 상의 두 벡터 x, y 가 있다고 할 때, Kernel Function은 K(x, y) = M(x) * M(y) 를 만족하는 매핑함수 M(.) 가 존재해야 한다. 즉, Kernel Function 의 값과 H(고차원) 공간 상으로 매핑된 두점 M(x), M(y) 의 내적이 같아야 한다. Example https://youtu.be/3liCbRZPrZA 이처럼 Kernel은 저차원에서 분리되지 않는 데이터들을 추가적인 연산을 통해서 고차원에서 분리해내는 작업을 도와주는 함수라고 생각하면 좋다. Kernel의 응용 Kernel은 특히 Gaussian Process 에서 어떻게 쓰는지 자세히 나온다. Gaussian Process의 목적인, 데이터를 기반으로 함수의 분포를 예측.. 2020. 6. 8. ML : Gaussian Process's Kernel 2020. 6. 8. ML : Gaussian Process 1 Gaussian Processes 정의 : Gaussian process는 랜덤 변수의 집합으로, 각 랜덤 변수는 각자의 joint Guassian distribution을 갖는다. 우리에게 익숙한 Gaussian distribution은 mean vector와 variance matrix로부터 정의가 됩니다. 이를 일반화하여 생각하면 확장된 개념을 생각해볼 수 있습니다. Gaussian Process는 mean function $ m(x) $과 covariance 함수 $ k(x, x’) $ 로부터 정의됩니다. 따라서 Gaussian distribution은 벡터(μ,σ)들에서 놀지만 Gaussian processs는 함수들에서 놀고 있습니다. 이러한 Gaussian process는 아래와 같이 표.. 2020. 6. 4. Statistics : Marginal Likelihood Marginal Likelihood는 두 가지 관점에서 이야기할 수 있는데, 첫 번째는 말그대로 marginalize 하여 가능도를 구한다는 개념으로 어떠한 파라미터를 지정해서 그것에 대한 가능도를 구하면서 나머지 파라미터들은 marginalize 하면 된다. (marginalize 한다는 것은 영어로는 marginalized out == integrated out 이라고 표현한다) 두 번째로는 베이지안 관점에서는 단지 베이즈 이론에서 Evidence에 해당하는 즉, 데이터에 대한 확률 부분을 일컫는 말이다. 왜냐하면 사실 이 부분은 데이터의 확률을 구하기 위해서 위의 그림에서 그려진 오른쪽 항의 분자를 marginalize 하기 때문이다. 내가 이해한 부분 기존 data가 존재하고 , θ라는 param.. 2020. 6. 4. Statistics : Posterior, Prior, Likelihood 2020. 6. 4. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 29 다음
