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薄膜生長是一個(gè)隨機(jī)過程的算法一

    薄膜生長是一個(gè)隨機(jī)過程,利用Monte Carlo算法模擬薄膜的生長過程是研究其生長機(jī)理的有效途徑。目前,Monte Carlo法模擬薄膜生長主要有3種算法:

    1)指定事件的Kinetic Monte Carlo(KMC)
    這種方法指定幾類可能會(huì)發(fā)生的事件,但不允許其他類型的事件發(fā)生。例如規(guī)定允許被吸附的原子可以在某個(gè)晶面內(nèi)或沿邊緣遷移,不允許其他類型的事件,如跨晶面或跨邊界遷移。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是可以準(zhǔn)確地知道發(fā)生的事件及其概率;缺點(diǎn)是有可能忽略某些重要類型的事件,造成模擬結(jié)果不準(zhǔn)確。

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