Kindle Voyageのレビュー

Kindle Voyageを購入してから、しばらくたったのでレビューします。かなり気に入りました。




Kindle Voyageとは


Kindle Voyageは、いわゆる電子書籍を読むための端末です。書籍はAmazonのKindleストアから購入します。

電子書籍のストアはAmazonのKindleストア以外にも存在しますがKindle Voyageでは、AmazonのKindleストアしか利用できません。

なお自分のPCに存在するPDFをコピーしてKindle Voyageで読むという事は可能です。

Kindle Voyageは読書専用の端末である


他のタブレットというものをほとんど使ったことがないのですが、何となく購入したKindle Fire HDX 7 16GB タブレットと比較すると、比較するとと言っておいてアレですが、これらは比較をする類のものではないと感じました。

Kindle Fire HDX 7 16GB タブレットなどのタブレット端末というのは、ノートPCとスマートフォンの中間みたいなイメージですが、Kindle Voyageは、いわく言い難いですが、読書をするためだけのモノです。

性能的な意味で違いを挙げるなら、軽いとか、目が疲れないとか、電池が長持ちするとか、そういったところです。ですが、そんな表面的なことは置いておいて、結局、夜寝る前に読書をするのに持ち出すのはどちらなのかというと、圧倒的にKindle Voyageであるという事です。

とりあえず無料本


Kindleストアには、無料の本が意外にたくさんあります。青空文庫やブラックジャックによろしくなど。

ブラックジャックによろしくは1巻だけ無料なのかと思ったら、全巻無料でした。



まあ、これらは別にKindle Voyageを買わなくてもkindle cloudreaderをつかってパソコンからでも読めるわけですが。

家に居ながら色々買える


ワールドトリガーとかワールドトリガーとか



とまあ、そんなわけでKindle Voyageは想像した以上に満足度が高かったです。

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Scilabで数値微分 その3

Scilabで数値微分 その1で紹介した数値微分の近似式をScilabのfunctionにまとめました。

// *** 前進差分 ***
function df = diff_f1(x, dx, func)
df = (func(x + dx) - func(x)) ./ dx
endfunction

// *** 中心差分 ***
function df = diff_f2(x, dx, func)
df = (func(x + dx) - func(x - dx)) ./ (2 * dx)
endfunction

// *** 前進差分に対するRomberg1段 ***
function df = diff_f1r(x, dx, func)
df = 2 * (diff_f1(x, dx, func) - 0.5 * diff_f1(x, 2 * dx, func))
endfunction

// *** 中心差分に対するRomberg1段 ***
function df = diff_f2r(x, dx, func)
df = (4 / 3) * (diff_f2(x, dx, func) - 0.25 * diff_f2(x, 2 * dx, func))
endfunction



上記の内容をdifferential.sciのように別ファイルにまとめておけば、以下のように呼び出して使えます。

clear;

// *** 関数の定義を読み出し ***
exec('differential.sci',0);

// *** 計算範囲と刻み幅 ***
n = 10;
xmin = 0;
xmax = 2 * %pi;
dx = 1 / 2 ^ n;
x = linspace(0,xmax);

// *** 正弦波とその微分 ***
y = sin(x);
//dy = diff_f1(x, dx, sin); // 前進差分
//dy = diff_f2(x, dx, sin); // 中心差分
//dy = diff_f1r(x, dx, sin); // 前進差分に対するRomberg1段
dy = diff_f2r(x, dx, sin); // 中心差分に対するRomberg1段

// *** グラフのプロット ***
// グラフの描画
plot(x, y, '-b');
plot(x, dy,'--r');
// グラフの装飾
legend(["sin(x)","d(sin(x))/dx"],3);
zoom_rect([xmin,-1,xmax,1]);


数値微分なので、微分値が具体的な数値として求まります。
xには微分したいxの値を、dxには微小な値を入力しますが、具体的にどの程度の数値が必要なのかはScilabで数値微分 その2を参考に決めます(hの値がこのエントリにおけるdxに相当します)。

そもそも関数の解析的な積分はできない場合が多い反面、微分はできてしまうことが多いので、数値的に微分値を求める需要はあまり多くないのかもしれませんが。

関連エントリ




付録


このエントリで使用したScilabのシミュレーション用ファイルを添付します。ファイル名末尾の".txt"を削除して、"_"を"."に変更すれば使えるはずです。(参考:ねがてぃぶろぐの付録)


参考文献/使用機器




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tag: Scilab 数値微分 

AkaiKKRで合金の置換サイト その1

DO3構造Fe3Siの鉄の一部を遷移金属と置換した際に、最近接する鉄の数が8となるFeIサイトと最近接する鉄の数が4となるFeIIサイトのどちらにより入りやすいかをAkaiKKR(machikaneyama)を用いて計算しました。

001_20150403180107e19.png

Fig.1: 遷移元素をFeIサイトとFeIIサイトへ入れたときの全エネルギーの差。負の値はFeIサイトを正の値はFeIIサイトを置換するときがより安定。


その結果、定性的には周期表の左側にある元素がFeIに入りやすく、右側にある元素がFeIIに入りやすいという結果を再現しました。


DO3構造Fe3-xTxSiの置換サイト


DO3構造はfcc構造を対角線方向に1/4ずつずらしたものを4つ含む構造です。Fe3Siはそのうち一つのサイトをシリコンが占め、残りの3つの位置を鉄が占めます。鉄が占めるサイトは2種類あり、最近接原子が全て鉄となるFeIサイトと4つの鉄と4つのシリコンとなるFeIIサイトです。

DO3構造のFe3Siは、鉄の一部がほかの遷移金属元素と置換したFe3-xTxSi合金を作ることが知られています。興味深いことに、このときに遷移金属元素は、その遷移金属元素が周期表において鉄の左側に来る場合(バナジウムなど)ではFeIサイトへ入り、右側にある場合(ニッケルなど)ではFeIIサイトへ入ることが知られています。

今回は色々な遷移金属元素を x = 0.1 だけ固溶させたときにFeIサイトとFeIIサイトのどちらがエネルギー的に安定になるかをAkaiKKR(machikaneyama)を用いて計算します。

入力ファイル


Fe2.9V0.1Siの入力ファイルの例がDO3Fe3VSi_in.txtです。
置換する濃度は x = 0.1 のみとし、すべてがFeIまたはFeIIのどちらかだけに入り、両方に少しずつ入る場合は考慮しません。
格子定数はすべて a = 10.50 Bohr に固定し、合金化による変化は考慮しないものとします。

結果と議論


Fig.1が計算結果です。縦軸のエネルギーは全てFeIサイトへ入れた場合の全エネルギーから、すべてFeIIサイトへ入れた場合の全エネルギーを引いたもの。負の値なら置換する遷移元素はFeIサイトへ入りやすく、正の値ならFeIIへ入りやすいことを意味します。
大まかなトレンドは実験結果を再現しています。

エネルギー差は10-3~10-2 (Ry)程度です。ボルツマン定数kB = 1.38×10-23 (J/K) = 6.33×10-6 (Ry/K)とE~kBTの関係から温度へ換算すると100-1000Kのオーダーです。KKR-CPAでは絶対零度の計算なので、有限温度では多少の変化があってもおかしくない範囲です。

関連エントリ




参考URL




付録


このエントリで使用したAkaiKKRの入力ファイルを添付します。ファイル名末尾の".txt"を削除して、"_"を"."に変更すれば使えるはずです。(参考:ねがてぃぶろぐの付録)


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tag: AkaiKKR machikaneyama KKR CPA 

AkaiKKRでグラファイトのバンド構造

AkaiKKR(machikaneyama)を用いて、グラファイトのバンド構造を計算しました。
グラファイトは隙間の多い構造なので、マフィンティン近似には、あまり向いていないと思われるため、隙間の部分に空孔を設定しました。どういう配置にするのが正しいのか良く分からないまま計算した割には、そこそこ良い結果が得られているように思います。ただし空孔をたくさん入れると計算時間が長くなってしまうデメリットもあります。

001_201502231325207e0.png
Fig.1: グラファイトの結晶構造



マフィンティン近似と密でない結晶


AkaiKKR(machikaneyama)はマフィンティン近似を使っています。マフィンティン近似は密な結晶では良い近似ですが、スカスカな結晶にはあまり良くありません。AkaiKKRでダイヤモンド型構造半導体では、空いている空間に原子番号がゼロである空孔を置くことによって計算精度を上げるテクニックを使っています。

今回は、さらにスカスカなグラファイトについて計算を試みます。(ただしどこまで良い方法なのかはよくわかりません。)
Fig.1はVESTAを用いてグラファイトの結晶構造を表示したものです。結晶のファイルは結晶構造ギャラリーのものを使わせていただきました。
基本的な方針は、ダイヤモンドのときと同様にスカスカのところに空孔を入れることにします。どのように入れるのが良いのかは良く分かりませんが、あまり真面目に検討はしていません。

格子定数は a = 2.464 Å ≒ 4.656 Bohr および c = 6.711 Å から c/a = 2.7236 としました。
結局入力ファイルはgraphite_in.txtとなりました。

結果と議論


得られた状態密度とバンド構造を以下に示します。

002_2015022313251971e.png

Fig.2: グラファイトの状態密度


金属の状態密度はフェルミ準位に大きな状態を持つ特徴があり、半導体の状態密度には、バンドギャップがあるという特徴がありました。
グラファイトの状態密度の形状は、これらのちょうど中間の様な特徴を持っていて、半金属(semimetal)と呼ばれます(参考: 半金属(バンド理論) - Wikipedia、なお元素としての半金属やハーフメタルと用語が非常に紛らわしい)。

003_20150223132519956.png

Fig.3: グラファイトのバンド構造


金属電子論〈上〉 (材料学シリーズ)には二次元格子モデルを用いて計算したグラファイトのバンド構造が載っています。今回の三次元の計算では二次元のものと比較してK点におけるπバンドなどの縮退が解けています。

関連エントリ




参考URL




付録


このエントリで使用したAkaiKKRのインプットファイルを添付します。ファイル名末尾の".txt"を削除して、"_"を"."に変更すれば使えるはずです。(参考:ねがてぃぶろぐの付録)


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