Contenidos
Ejemplo de la regla de Hund
ResumenLos materiales de baja dimensión han atraído una gran atención en la última década. Para descubrir nuevos materiales de baja dimensión, se han aplicado métodos de cribado de alto rendimiento para estructuras con dimensionalidad objetivo en diferentes bases de datos de materiales. Por ello, la fiabilidad de la identificación de la dimensionalidad es muy importante. En este trabajo, descubrimos que la existencia de redes autopenetrantes puede llevar a resultados incorrectos por parte de los métodos anteriores. En lugar de esto, utilizamos el grafo cociente para analizar las topologías de las estructuras y calcular sus dimensionalidades. Basándonos en el grafo cociente, podemos calcular no sólo la dimensionalidad sino también la multiplicidad de las estructuras autopenetrantes. Como demostración, examinamos la base de datos abierta de cristalografía utilizando el método y encontramos cientos de estructuras con diferentes dimensionalidades y altas multiplicidades de hasta 11. Algunos de los materiales autopenetrantes pueden tener valores de aplicación en el almacenamiento de gases, la catálisis selectiva o la fotocatálisis debido a sus altas capacidades de sorción de gases y sus diversas estructuras electrónicas.
Regla de Hund de la máxima multiplicidad
ResumenEn este trabajo, mediante supuestos adecuados sobre el término de frontera no lineal, establecemos la existencia de tres soluciones débiles distintas para un tipo de problema de valor de frontera de cuarto orden que depende de dos parámetros.
donde se lee \({r}/{0}=+\infty \). Por ejemplo, \(\overline{\delta }=+\infty \) cuando \(limsup_{|\xi |\rightarrow +\infty }\frac{G(\xi )}{\xi ^{2}} \leq 0\) y \(G(\eta )=G^{\theta }=0\).Con las notaciones anteriores podemos demostrar la siguiente propiedad de multiplicidad.
Sean \(\theta _{1}\), \(\theta _{2}\), y η constantes positivas tales que \(\frac{3}{4}sqrt{\frac{3}{2}\frac{theta _{1}{pi ^{2}} < \eta < \frac{3}{8}sqrt{\frac{3}{2}\frac{\theta _{2}{pi ^{2}}) y \(f: [0 , 1] \\Nmathbb{R}\Ndirecto \mathbb{R}\) sea un mapeo para el cual \(f(x,t)\Ngeq 0\) para cada \N(x,t)\Nen [0 , 1] \Nmatheta _{2}]\N. Supongamos que
Sin pérdida de generalidad, podemos suponer que \(f(x,t)\geq 0\) para cada \((x,t)\in [0 , 1] \times \mathbb{R}\). Fijar λ, μ, y g como en la conclusión y tomar Φ y Ψ como en la prueba del Teorema 3.1. Argumentando como en la prueba del Teorema 3.1, observamos que se satisfacen los supuestos de regularidad del Lema 2.2 sobre Φ y Ψ. Entonces, nuestro objetivo es verificar \(\mathrm{(b_{1})}) y \(\mathrm{(b_{2})}).
Explique la regla de hund con el ejemplo del nitrógeno
DESCARGA GRATUITA DE LA MATRIZ DE PRUEBAEl diagrama de clases es el corazón de UML. Se basa en los principios de la orientación a objetos (abstracción, encapsulación, herencia, etc.) y, debido a su versatilidad, puede implementarse en todas las fases de un proyecto. En la fase de análisis aparece como modelo de dominio y trata de proporcionar una imagen de la realidad. Con él se modela el software en la fase de diseño, y en la fase de implementación se genera el código fuente.
Las clases y las relaciones entre ellas se modelan en diagramas de clase. Las relaciones pueden dividirse a grandes rasgos en tres categorías. La más sencilla y general es la asociación. Una segunda relación que puede modelarse es la aceptación de una clase en otra clase, la llamada clase contenedora. Este tipo de relaciones se denominan Agregación o Composición. Una tercera opción es la Especialización o la Generalización.
Dado que una clase debe modelar la estructura y el comportamiento de los objetos que se crean a partir de ella, puede estar dotada de métodos y atributos. Además, el modelado de las clases base y de las interfaces puede realizarse mediante estereotipos. Las clases modelo pueden implementarse en varios lenguajes de programación. UML muestra estas clases como clases parametrizables en los diagramas de clase. Una clase describe una serie de instancias que tienen los mismos atributos, restricciones y semántica.
El principio de exclusión de Pauli y la regla de hund
ResumenEl Problema del Supercamino de Bruijn con Multiplicidades es el problema de encontrar un paseo en el grafo de Bruijn que contenga varios paseos como subcaminos y que pase por cada arista el número exacto predefinido de veces (igual a la multiplicidad de esta arista). Este problema ha sido planteado en la charla de Paul Medvedev y Michael Brudno en la primera Conferencia Satélite RECOMB sobre Problemas Abiertos en Biología Algorítmica en agosto de 2012. En este trabajo mostramos que este problema es NP-duro. Combinado con resultados de trabajos anteriores significa que todos los modelos conocidos para el ensamblaje de genomas son NP-duros.
para todo c ∈ ∑ (dado en notación unaria), para averiguar si existe una cadena S tal que:Teorema 1. El problema de la supercuerda común con multiplicidades es NP-difícil para |∑| = 2.Prueba. Para demostrarlo, tomamos una instancia del problema de la Supercadena Común más Corta con ∑ = {0, 1}, que es NP-duro [8], y lo transformamos en una instancia del problema de la Supercadena Común con Multiplicidades con la misma respuesta. Dejemos que la instancia original del problema SCS sea