Уровень станочный: Доступ ограничен: проблема с IP

Содержание

Сервис объявлений OLX: сайт объявлений в Украине

Киев, Голосеевский

Сегодня 11:28

5 800 грн.

Договорная

Кривой Рог, Покровский Сегодня 11:28

Днепр, Чечеловский Сегодня 11:28

Кривой Рог, Метталургический Сегодня 11:28 Постоянная работа

Полный рабочий день

Харьков, Основянский Сегодня 11:28

Уровни брусковые по выгодной стоимости – оптовые цены на Уровни брусковые в Москве

Для точного определения горизонтальности расположения, плоскостности и прямолинейности различных деталей рекомендуем купить брусковый уровень, который относится к разряду прецизионного инструмента. Реализуем продукцию зарубежных и отечественных производителей в разных типоразмерах, с необходимым пределом точности измерения по цене, подходящей к любому бюджету.

Назначение и особенности конструкции

Основное применение брусковый уровень получил в машино- и приборостроении, ремонте станочного оборудования, в других сферах, в которых требуется высокая точность измерений. Наибольшее применение получили приборы с ценой деления 0,02–0,05 мм/м.

Брусковый уровень выполнен в стальном массивном корпусе с основной и поперечной ампулой индикатором, по которой проверяют правильность установки, предотвращая заваливание инструмента набок. Опорная плита имеет ровную плоскость с фрезерованной призматической выемкой, необходимой для установки на цилиндрические объекты.

Как правильно пользоваться брусковым уровнем

Определение горизонтальности расположения осуществляется по стандартной схеме. Чаще всего брусковый уровень используют для проверки прямолинейности и плоскостности. В этом случае работают в соответствии с шаговым методом. Принцип контроля заключается в измерении в нескольких точках с фиксацией отклонений от положения, которое было установлено изначально.

Общая схема работы:

  • • контролируемую поверхность разбивают на участки с шагом не более одной десятой общей длины;
  • • деталь устанавливают горизонтально, проверяя положение в продольной и поперечной плоскости;
  • • устанавливают брусковый уровень в начальной точке и регулируют так, чтобы пузырек в ампуле остановился в нулевом положении;
  • • измерение выполняют во всех контрольных точках, по изменению показаний уровня делают вывод о нарушении плоскостности или прямолинейности.

На этой странице каталога подобрали брусковые уровни длиной 150–300 мм, набор приспособлений, направляющих, упрощающих работу с этим измерительным инструментом, повышающих точность показаний. Если сомневаетесь в подборе определенной модели, позвоните, посоветуем оптимальный вариант для решения задач любого уровня сложности.

Для заказа брусковых уровней и другого измерительного инструмента оставьте заявку на сайте, доставим по России.

Уровни брусковые Vogel прецизионные, прецизионные уровни, уровень пузырьковый с сертификатом поверки

360202 200 0,01 мм/м 1,4

+

1

71 850. 24 руб + В корзину Купить
360204 300 0,01 мм/м 2,18

+

1

87 000. 48 руб + В корзину Купить
360283 200 0,02 мм/м 1,4

+

1

48 353. 76 руб + В корзину Купить
360285 250 0,02 мм/м 1,83

+

1

63 905. 76 руб + В корзину Купить
360287 300 0,02 мм/м 2,18

+

1

64 741. 68 руб + В корзину Купить
360282 150 0,05 мм/м 1,1

+

1

37 506. 24 руб + В корзину Купить
360284 200 0,05 мм/м 1,4

+

1

41 238. 72 руб + В корзину Купить
360288 300 0,05 мм/м 2,18

+

1

47 433. 60 руб + В корзину Купить
360251 160 0,1 мм/м 1,1

+

1

29 749. 68 руб + В корзину Купить
360252 200 0,1 мм/м 1,4

+

1

35 141. 04 руб + В корзину Купить
360253 250 0,1 мм/м 1,83

+

1

38 238. 48 руб + В корзину Купить
360254 300 0,1 мм/м 2,18

+

1

42 586. 56 руб + В корзину Купить
360231 160 0,3 мм/м 1,1

+

1

27 565. 92 руб + В корзину Купить
360232 200 0,3 мм/м 1,4

+

1

31 810. 32 руб + В корзину Купить
360233 250 0,3 мм/м 1,83

+

1

35 866. 80 руб + В корзину Купить
360234 300 0,3 мм/м 2,18

+

1

38 536. 56 руб + В корзину Купить
360261 150 0,5 мм/м 1,1

+

1

33 922. 80 руб + В корзину Купить
360262 200 0,5 мм/м 1,4

+

1

36 987. 84 руб + В корзину Купить
360264 300 0,5 мм/м 2,18

+

1

42 936. 48 руб + В корзину Купить

Уровень брусковый с призматической базой Прочный корпус из высококачественного специального чугуна Призматическая база с вышлифованными п

Уровень брусковый с призматической базой Прочный корпус из высококачественного специального чугуна. Призматическая база с вышлифованными под углом упорными поверхностями (важно при разметке, выравнивании и т. д.). Все измерительные плоскости точно параллельны по отношению к оси уровня. По одному продольному и поперечному уровню из стекла. С изолированными ручками на корпусе и защитным стеклом над уровнями. 468790- Юстировка продольного уровня: При помощи регулировочного винта без демонтажа продольный уровень легко и точно устанавливается на нулевое положение. 46 8800 – Прочный корпус из высококачественного специального чугуна, с молотковой эмалью. Стандарт DIN 877 -Класс la /1Ь/2. Точность: 1 = DIN 877 класс 1 а с продольным уровнем высокой чувствительности 0,02 мм/м. 2 = DIN 877 класс lb с продольным уровнем высокой чувствительности 0,1 мм/м. 4 = DIN 877 класс 2 с продольным уровнем высокой чувствительности 0,4 мм/м. Применение: Для контроля горизонтального расположения плоских и цилиндрических поверхностей и т.д. Юстировочный винт 468800 Длина базы /класс точности мм 150/1 I 160/2 I 160/4 I 200/1 I 200/2 I 200/4 I 250/1 I 250/2 I 300/1 I 300/2 1 мьГ1ИСПРИЗМ’баЗОИ’ 317,26 – 356,53 422,- – ВД stiefelmayer Уровень брусковый с призм, базой 181,88 162,50 361,25 216,88 191,25 368,75 217,50 415,- 257,50 считывание мм/м 0,02 0,1 0,4 0,02 0,1 0,4 0,02 0,1 0,02 0,1 Ширина базы (46 8790) мм 40 – 40 40 – Ширина базы (46 8800) мм 40 40 40 40 40 40 40 50 50 Рамный уровень Прочная рама из высококачественного специального чугуна; с молотковой эмалью. 3 стороны с призматическими вышлифовками, 1 сторона ровная. По одному продольному и поперечному уровню из стекла. Чувствительность (цена деления) продольного уровня указана на табличке. У варианта с точностью 1 – теплоизолированные ручки на корпусе, а также защитное стекло на уровнями. 46 9190 – Юстировка продольного уровня: При помощи регулировочного винта без демонтажа продольный уровень легко и точно устанавливается на нулевое положение. Стандарт DIN 877-класс 1а и 1Ь. Точность: 1 = DIN 877 класс 1а с продольным уровнем высокой чувствительности 0,02 мм/м. 2 = DIN 877 класс 1 b с продольным уровнем высокой чувствительности 0,1 мм/м. Применение: Для выравнивания горизонтальных и вертикальных плоскостей, валов и т. д. и для точного выравнивания по углом в 90°. Длина базы / класс точности НИ8ИН я 100/2 I 150/1 I 150/2 I 200/1 I 200/2 bBaiant’ Рамный уровень, регулируемый – 391,63 677,82 – FTjy/TiT H STIEFELMAYER Рамный уровень 345,- 570,- 375,- 675,- 476,25 считывание мм/м 0,1 0,02 0,1 0,02 0,1 Ширина базы (469190) мм – 40 40 – Ширина базы (46 9200) мм 28 37 37 41 41 stiefelmayer Уровни для выравнивания кривошипов Прочный корпус из высококачественного специального чугуна; с молотковой эмалью. Продольная и поперечная призмы в шлифованной базе. Продольный и поперечный уровни из стекла. Применение: Главным образом для выравнивания коленчатых валов и шеек коленвала в моторах. Длинах ширина базы 818121 60×40 1 90×40 I Уровень для выравнивания кривошипов 196,25 210,63 Чувствительность продольного уровня мм/м 0,1 Чувствительность поперечного уровня мм/м 0,8 для продольного уровня. Предельный уровень установлен без нагрузки. 469190 469200 165 48 Hoffmann Group DIN 877

О компании – ЕВРОПАРТНЕР

.

В ассортименте продукции завода более 70 типоразмеров крепежных изделий из полиамида, полипропилена и полиэтилена.

Выпущены новые изделия : универсальный нейлоновый дюбель PDU N, дюбель-хомут PDX.
Расширен станочный парк инструментального цеха.
Новое направление завода Европартнер – проектирование, изготовление, сервис пресс-форм для ТПА.
Контроль качества полимерных изделий и комплектующих пресс-форм выходит на новый уровень при помощи универсального рентгеновского томографа с функцией ренгенотелевидения Filin X-ARM CT Compact-450.

2018

Выпущены новые типоразмеры нейлонового дюбеля PND, сетчатая гильза P10 для химического анкера, ремешки PRNT с установочной площадкой для крепления труб и проводов, дюбель-гвоздь SNAKE SB UK с плоской шляпкой для крепления акустических панелей.

дюбель-гвоздь SNAKE SB UK, сетчатая гильза P10 для химического анкера, нейлоновый дюбель PND 6F, PND 4, PND 6L, PND 14, PND 14L, PRNT ремешок с установочной площадкой


2017-2015

В 2017 г. запущены в серию нейлоновый анкер для газобетона PBT, ограничительная втулка для заклепки, крепления для зеркал.

анкер для газобетона PBT


Выпускается новое изделие – дюбель multi plug для наружных и внутренних работ в любых основаниях любыми крепежными элементами.

дюбель MULTI Plug

В 2016 г. завод переезжает в Красное Село. Станочный парк, состоящий из термопластавтоматов австрийской марки ENGEL, выпускает нейлоновые дюбели 24 часа в сутки. Для автоматизации процесса смешивания компонентов, термопластавтоматы оборудованы смесителями “Koch-Technic” /Германия/.

термопластавтоматы “ENGEL” /Австрия/

Собственный инструментально-слесарный участок, оснащенный обрабатывающими центрами HAAS, позволяет производить новые прессформы и осуществлять текущий ремонт существующих прессформ собственными силами.

инструментально-слесарный участок ЕВРОПАРТНЕР

2014

Cтартовали поставки крепежных изделий в Финляндию, продолжается сотрудничество с Французскими партнерами, растет доверие покупателей в России. Запущен в серию инновационный дюбель-гвоздь SNAKE, не имеющий аналогов; готовится к выпуску совершенно новая модель дюбеля для любых материалов – MULTI plug.

2013

В июле 2013 стартовали продажи крепежных изделий завода “ЕВРОПАРТНЕР” во Франции. В сотрудничестве с фирмами “BASF” и “DuPont” ведутся разработки новых изделий. Ассортимент завода “ЕВРОПАРТНЕР” расширяется анкерной программой, включающей в себя крепеж получивший Европейскую сертификацию, проверенный и пригодный именно для Российских условий.


2012

Система менеджмента завода “ЕВРОПАРТНЕР” сертифицирована на соответствие требованиям ИСО 9001. Завод начинает выпуск инновационных крепежных изделий, заменяющих металлические аналоги (дюбель-гвозди PDGN).

2011

Установлены новые термопластавтоматы “ENGEL”/Австрия/ в бронированном исполнении для работы со стеклонаполненными полиамидами.
Выпущены новые изделия не имеющие аналогов:
винтовой анкер PBAM, заменяющий металлическое крепление;
винтовой анкер PBAF, имеющий повышенную огнестойкость V0.

2010-2008

Запущено инструментальное производство, оснащенное высокоточными станками с ЧПУ фирмы “HAAS” /США/.

высокоточные станки с ЧПУ фирмы “HAAS” / США /

Годовой объем выпуска изделий – 370 млн.шт. Произведено техническое перевооружение завода на новые термопластавтоматы “ENGEL” /Австрия/. Выпущены новые нейлоновые крепежные изделия: дюбель-гвозди PDG, анкеры для листовых материалов PLA и PBA. Осуществлен переход на сырье двух ведущих мировых производителей полиамидов “DuPont” и “BASF”.

анкеры для листовых материалов PLA и PBA

винтовые анкеры PBAM, и PBAF

Вся продукция завода выпускается под брендом “ЕВРОПАРТНЕР”.

2007

Годовой объем выпуска изделий – 330 млн. шт. Запущена итальянская автоматическая линия по подготовке материала. Дублированы все периферийные системы завода.

2006-2003

Годовой выпуск изделий – 270 млн. шт. 30% продукции поставляется на Европейский рынок. Производство фасадных дюбелей KAT, получивших сертификат ГОССТРОЯ России. Внедрена компьютерная система контроля качества изделий.

Фасадные дюбели KAT

2003-2002

Годовой объем выпуска изделий – 30 млн. шт. Производство нейлоновых дюбелей NAT, универсальных дюбелей YLT, дюбелей NT и JST, скоб для электропроводки SC.

2001


Предприятие берет свое начало в 2001 году как Российско – Финское лицензионное производство нейлоновых крепежных изделий. По лицензии фирмы “SORMAT OY” /Финляндия/ выпущены первые дюбели из полиэтилена MUT.

Дюбель MUT


C 1999

Группа компаний Европартнер® является одним из ведущих поставщиков и производителей высококачественного крепежа в России. Фасованный крепеж Европартнер® представлен в крупнейших сетевых магазинах России.  



МЫ ДЕЛАЕМ ДЛЯ ВАС НЕЙЛОНОВЫЙ КРЕПЕЖ 18 ЛЕТ 24 ЧАСА В СУТКИ

Сырьевой придаток: Россию лишили ВСЕЙ высокотехнологичной промышленности – Статьи – Экономика

Страна, где не производят бытовую технику, не шьют одежду и обувь, не делают велосипедов и сковородок — это ужасно. Но всё поправимо, если имеется тяжёлая промышленность — станкостроение и машиностроение. Можно сделать оборудование и наладить производство бытовых товаров. Так можно или уже нет?

Сперва системообразующие отрасли, потом все остальное — именно так когда-то создавалась индустрия СССР. От царизма молодой советской власти досталась совершенно ущербная экономика, ориентированная на экспорт сырья. Немногочисленные заводы использовали исключительно импортное оборудование, и, если изделие было чуть сложнее топора, привозные комплектующие.

В годы Индустриализации всё пришлось создавать практически на пустом месте. При помощи купленных за границей станков научились делать свои: сперва малограмотные рабочие — вчерашние крестьяне — сломали оборудование, потом починили, а затем при помощи выучившихся молодых инженеров сделали новое, уже советское. К тому времени металл уже был («Магнитка»), электричество тоже («ДнепроГЭС» и т. д.), вот так мы в войну и победили. Это, условно говоря, на пальцах — для «жертв ЕГЭ».

«Мы отстали от передовых стран на 50−100 лет. Мы должны пробежать это расстояние в десять лет. Либо мы сделаем это, либо нас сомнут», — сказал Сталин на первой Всесоюзной конференции работников социалистической промышленности 4 февраля 1931 года. Война началась именно через десять лет.

К 1991-му наша промышленность подошла в прекрасной форме. Производилось ВСЁ, а что ещё не делали, могли быстро произвести. Ибо имелась отличная инфраструктурная база — станкостроение. По количеству и качеству металлообрабатывающих станков СССР уверенно входил в тройку лидеров, на равных конкурируя НА МИРОВОМ РЫНКЕ с Западной Германией и США.

Но это, увы, всё в прошлом — отрасль убита на корню.

Ближнее Подмосковье, фирма, которая торгует подержанными советскими станками, её директор — бывший инженер завода «Красный пролетарий», некогда одного из лидеров мирового станкостроения.

«Завод пережил и войну, и „перестройку“, будь она неладна, и правление Борьки-алкоголика. Да, было тяжело, но мы работали, производили станки. Уже не в таком количестве, как в СССР, но делали. И трудовой коллектив сохранялся. Но пришли путинские ребятки и завод ликвидировали. Видать, стране не нужны станки. А для своих мифических сверхсветовых ракет они детальки, видимо, на (непечатное выражение) точить будут», — ругается предприниматель Алексей.

«Мой 16К20, начало 80-х — кормилец. Недавно купил „скалку“ и прошёлся индикатором по всей её длине — даже микронного износа направляющих нет. Умели делать! Причём станок у меня не повышенной точности, самый простой, серийный. Берегу его, тщательно ухаживаю, ведь альтернатив нет. Не выпускают больше в „эрэфии“ токарных станков. Никаких не выпускают», — говорит бывший программист, а нынче токарь Юрий Стасов.

На фото: делегация Болгарии во главе с секретарем ЦК БКП, первым секретарем Софийского городского комитета БКП Ч. Александровым во время посещения Московского станкостроительного завода “Красный пролетарий”. 1983 год. (Фото: Созинов Виталий/Фотохроника ТАСС)

В начале 80-х СССР ежегодно производил около 200−230 тысяч металлообрабатывающих станков — для собственных нужд и на экспорт. В 1991-му количество упало до 50 тысяч, зато более половины изготовляемых станков обзавелось ЧПУ. На отечественной элементной базе, что особо ценно. На экспорт в последний год существования Советского Союза ушло около 10 тысяч единиц металлообрабатывающих станков. Причём стараниями властей страну уже вовсю лихорадило. Станочный парк народного хозяйства СССР состоял примерно из 7 млн. металлообрабатывающих станков.

А теперь взглянем на современность. В 2011-м «Красный пролетарий» прекратил существование, уникальное оборудование уничтожено, персонал уволен. Московский станкостроительный завод имени Серго Орджоникидзе” угробили на четыре года раньше, тоже с концами. И так — по всей стране. Де юре в РФ нынче выпускается около двух тысяч металлообрабатывающих станков в год — менее 1% от уровня 1991-го. А станочный парк сократился до смешных 100 тысяч единиц, то есть в 70 раз! И его продолжают уничтожать!

На «скрепном» сайте, повествующем о успехах экономики «эрэфии», пару лет назад случился досадный ляп. В порыве рвения там отчитались, что-де на неком заводе создали «новый россияньский станок» с РМЦ аж три метра или типа того. Что для СССР было нормой. Но новость пришлось спешно убирать в архив — все стали смеяться. Оказалось, что взяли советскую станину, её покрасили, укомплектовали узлами опять-таки «Made in USSR» — вуаля, скрепы готовы!

А иначе — никак. Станина — сложная штука, тут нужна точность. Но уже не умеют, всех старых инженеров и технологов выгнали, заменив манагерами разной степени «эффективности». И технологии оказались утеряны.

Ростов, ещё советский завод, тот самый, где делали токарные станки ТВ-4, ТВ-6 и ТВ-7 для советских школ. То есть некая фирма на его обломках. Нынче тоже вроде как делают — модель ТВ-7М, разработка ещё времён СССР.

Но по 100%-й предоплате и дорого. Тем не менее, Виктора это не остановило — хочу и всё тут, деньги есть. Оплатил, долго ждал, наконец-то привезли. А после был шок.

«Это ужас какой-то, станина имеет прогиб около сантиметра! При РМЦ всего в 275 мм это ещё нужно постараться так учудить… Звоню на фирму, а меня чуть ли не прямым текстом по известному адресу посылают. И деньги возвращать отказываются», — рассказывает пострадавший.

СССР. Удмуртская АССР. Ижевск. 1979 год. Министр обороны СССР, Маршал Советского Союза, член Политбюро ЦК КПСС Дмитрий Федорович Устинов (справа) во время осмотра производственного объединения “Ижмаш”. (Фото: Загуляев Евгений, Стужин Алексей/Фотохроника ТАСС)

Деньги вернуть удалось, правда, за транспортировку станка туда-сюда пришлось платить покупателю. Больше он таких ошибок не делает — в хозяйстве уже давно прописался «Ижачёк» 1И611П. Тоже, как и 16К20, классика советского (и мирового!) станкостроения. И тоже не производится — ОАО «Ижмашстанко», как нынче называется станкостроительный завод «Ижмаш», еле живой. В начале 2000-х там делали следующую модель — 250ИТВМ.01 — но уже много лет этих станков никто не видел. В смысле новых.

На фото: так выглядела территория АО “Калибровский завод” в Москве в 2016 году. (Фото: Сергей Бобылев/ТАСС)

Аналогичная ситуация по фрезерным, координатно-расточным, долбильным и всем прочим станкам. Нет и не предвидятся, так как заводы уничтожены, а кадры потеряны. Вышеозначенные 2000 станков в год — сборка из импортных комплектующих, не более того. Или из советских, запасы на складах ещё есть.

На фото: во время строительства завода “Калибр” в 1931 году. (Фото: репродукция ТАСС)

На фото: фрезерный участок механического цеха завода со станками с числовым программным управлением. 1983 год. (Фото: Гуревич А., Чумичев Александр/ТАСС)

Отсутствуют и измерительные приборы — штангенциркули и микрометры в «эрэфии» тоже практически не выпускаются. В цехах московского завода «Калибр» манагеры из столичной администрации устроили «технопарк» — офисные и складские помещения в аренду. Там, в том числе, можно купить импортные инструменты.

На фото: цех контрольно-измерительных приборов завода “Калибр”. 1979 год. (Фото: Чумичев Александр/Фотохроника ТАСС)

Пока вроде жив Челябинский инструментальный завод, вот только в каталоге его продукции подозрительно много «клонов» изделий с Алиэкспресса. Не иначе как «часть производства находится в КНР».

На фото: члены комсомольско-молодежной бригады Юрий Никитухин (слева) и рационализатор Александр Калетин на рабочем месте в цеху. 1984 год. (Фото: Клипиницер А./Фотохроника ТАСС)

Но помимо станков есть ещё одна СТРАШНАЯ беда, о которой большинство обывателей даже не подозревают — подшипники. Без них остановится ВСЁ — и автомобили, и станки, и велосипеды. Всё в «эрэфии» остановится. Перекроют нам поставки по импорту, и хана…

На фото: бригада слесарей-сборщиков Надежды Гончаровой из шлифовально-сборочного цеха №3 Томского государственного подшипникового завода во время празднования сборки 800-миллионного подшипника. 1977 год. (Фото: Владимир Казанцев/ТАСС)

«Самарский подшипниковый завод» банкрот (2020 г.), «Томский подшипник», он же ГПЗ-5, уничтожили ещё в 2010-м. Грустный список большой, из построенных в СССР подшипниковых заводов мало кто уцелел. А процесс добивания «последних из могикан» идёт.

На фото: современные обрабатывающие центры с ЧПУ Самарского подшипникового завода. 2006 год. (Фото: ТАСС/Николай Никитин)

Вроде как всё хорошо в Вологде, на местном подшипниковом заводе, во всяком случае, оттуда идут бравурные отчёты. Но… Когда приятелю нужно было отремонтировать «девятку», отечественные подшипники 2108−3104020 (идут практически на все ВАЗовские авто) найти не удалось. В продаже есть любые, кроме российских.

В одном крупном магазине таки удалось обнаружить вологодскую продукцию в количестве нескольких единиц — VBF 256706AKE12. P6Q6/L20 с подозрительной надписью «Russia». Но консультант брать их не рекомендовал, дескать, сие есть Китай повышенной галимости.

В известном интернет-магазине, специализирующемся именно на торговле подшипниками, это подтвердили.

«Мы не торгуем продукцией ВПЗ, её, в общем-то, уже и нет. В смысле вологодской. Да, когда-то этот завод был одним из лучших в мире, и его подшипники, произведённые в годы СССР, до сих пор очень ценятся, купить их непросто. А то, что идёт под этой маркой сегодня… В общем, нам не нужны проблемы с клиентами, мы не хотим, чтобы пошёл слух о том, что мы торгуем всяким г. ом», — объяснил менеджер магазина.

На известном сайте с отзывами на различные товары достаточно свежая запись: «Подшипник заднего колеса автомобилей семейства ВАЗ „Вологодский подшипниковый завод“ — покушение на массовое убийство». У человека он быстро развалился, хорошо, хоть без последствий на дороге. Повезло.

Список того, что в «эрэфии» нынче не производится, и без чего невозможно функционирование любой промышленности, пугающе пространный. Тут и всевозможные электромоторы, реле-контакторы, шестерни для всевозможных механизмов, контрольно-измерительные приборы, и т. д., и т. п.

А среди уничтоженных «в ноль» предприятий значится «Сталинградский (Волгоградский) тракторный завод» — в 2019-м его окончательно добили, осталась только проходная. Гитлеровцы не смогли, завод в годы войны так и не сдался, а вот путинцы осилили.

Волгоград. 1985 год. Сборщик-испытатель Борис Петров ведет сборку энергонасыщенного трактора в цехе опытного производства. (Фото: Котляков Эдуард/Фотохроника ТАСС)

Сырьевой придаток Запада — именно такими словами в годы СССР нас пугали со страниц газет. Что если мы будем «щёлкать клювом» и потеряем завоевания революции, то страну быстренько превратят в такую вот колонию. Многие не верили. Увы, именно так и произошло, достаточно оглянуться по сторонам и все сомнения пропадут. Прошёлкали.

Пока непоправимого не случилось и страну не оккупировали — нас берегут советские же ракеты. Но надолго их не хватит. Значит, нужно вспоминать слова товарища Сталина и спешно проводить новую индустриализацию. Предварительно вернув народу всё то, что построено его руками.

Общество

Региональное информационное агентство «Омск-информ» – информационный Интернет-портал. Омск и Омская область в режиме online – ежедневно актуальные новости региона. Экономика и политика, бизнес и финансы, спорт и культура, происшествия, дайджест событий за неделю. Спецпроекты «ПолитФинанс», «Город для людей», «Здоровье», «Еда». Все права на материалы, созданные журналистами, фотографами и дизайнерами регионального информационного агентства «Омск-информ», принадлежат ООО «Омские СМИ». Все права на материалы, созданные журналистами, фотографами и дизайнерами РИА «Омск-информ», размещенные на сайте: www.omskinform.ru, охраняются в соответствии с законодательством РФ и не подлежат использованию в какой-либо форме, в том числе воспроизведению, распространению, переработке иначе как со ссылкой на сайт www.omskinform.ru. При перепечатке, копировании информации ссылка на сайт www.omskinform.ru ОБЯЗАТЕЛЬНА.

Региональное информационное агентство «Омск-информ» зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (РОСКОМНАДЗОР). Номер свидетельства ИА № ФС77-76034 от 24.06.2019г.

Сетевое издание «Омск-информ» зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (РОСКОМНАДЗОР). Номер свидетельства ЭЛ № ФС 77-82140 от 02.11.2021г.

Материалы, публикуемые на сайте сетевого издания «Омск-информ» (OMSKINFORM), предоставлены региональным информационным агентством «Омск-информ».

Учредитель: Общество с ограниченной ответственностью «Омские СМИ»

Юридический адрес: 644024, Омская область, г. Омск, ул. Маршала Жукова, д. 21

На сайте предусмотрена обработка метаданных пользователей (файлов cookie, данных об IP-адресе). Используя www.omskinform.ru вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности сайта. 

  Материалы сайта могут содержать информацию, не подлежащую просмотру лицам младше 18 лет. Сайт не несет ответственности за содержание рекламных материалов.

Прогнозирование уровня примесей для полупроводников с помощью машинного обучения: пример халькогенидов на основе кадмия

Данные PBE: энтальпия образования и уровни перехода

Версия уравнения с нулевым зарядом. (1) (в разделе «Методы») была использована для вычисления энтальпии образования \ (\ Delta \) H примесей в CdX в условиях химического потенциала с высоким содержанием Cd и с высоким содержанием X для нескольких сотен типов примесей. Для CdTe, CdSe и CdS расчеты примесей в нейтральном состоянии выполняются для каждой из 63 элементарных примесей, как показано на рис.SI-2, что приводит к набору данных из 315 диапазонов \ (\ Delta \) H (от Cd-богатых до X-богатых) для каждого соединения. Химический потенциал любого примесного атома определяется на основе его стабильного соединения с Te или его стабильного соединения с Cd, привязанного к его стандартному элементарному состоянию, где структура для каждого соединения или элемента берется из проекта материалов 52 . Вычисленные диапазоны \ (\ Delta \) H были нанесены на график для всего набора данных на рис. SI-3, SI-4 и SI-5, а также для некоторых выбранных случаев на рис.2. Из рис. 2a – c видно, что примеси замещения с антисайтами, такие как Zr \ ({} _ {{\ rm {Te}}} \), Se \ ({} _ {{\ rm {Cd }}} \) и Na \ ({} _ {{\ rm {S}}} \) имеют высокие энтальпии образования и будут нестабильными, тогда как другие примеси, такие как Ag \ ({} _ {{\ rm {Cd} }} \), S \ ({} _ {{\ rm {Te}}} \) и Br \ ({} _ {{\ rm {S}}} \) имеют гораздо более низкие энтальпии образования. Далее было отобрано 22 примеси в CdTe \ ({} _ {0.5} \) Se \ ({} _ {0.5} \) и CdSe \ ({} _ {0.5} \) S \ ({} _ {0.5} \) на всех 7 дефектных сайтах, и \ (\ Delta \) H был вычислен для каждого для тестирования обученных моделей машинного обучения (объяснено в следующих разделах).Энтальпии образования дефектов для смешанных анионных соединений показаны на рис. SI-6 и рис. SI-7. Описание набора данных PBE \ (\ Delta \) H по 5 соединениям CdX представлено в таблице 1; данные были сгенерированы для более чем 50 \ (\% \) от общего химического пространства 1827 точек.

Рис. 2: Расчетные свойства PBE.

Энтальпии образования примесей в нейтральном состоянии, рассчитанные на уровне теории PBE для выбранных примесных атомов в различных позициях в ( a ) CdTe, ( b ) CdSe и ( c ) CdS, а также уровни зарядовых переходов (от От + 3 / + 2 до −2 / −3), рассчитанные на уровне теории PBE для выбранных примесных атомов в различных позициях в ( d ) CdTe, ( e ) CdSe и ( f ) CdS.\ (\ Delta \) H был построен для некоторых очень нестабильных примесей (например, Hf \ ({} _ {{\ rm {Se}}} \) и Ta \ ({} _ {{\ rm {i}) }} \)), чтобы показать разнообразие данных о свойствах примесей, которые используются для обучения прогнозных моделей.

Таблица 1 Подробная информация о наборе данных DFT.

Затем были смоделированы сверхъячейки, содержащие примесные атомы, в зарядовых состояниях +3, +2, +1, −1, −2 и −3. Для каждого из этих вычислений были получены общие энергии ДПФ и поправочные члены заряда (с использованием поправки Фрейзольдта 14,53 ), и уравнение(2) (в разделе “Методы”) использовался для вычисления различных уровней перехода заряда. Все вычисленные уровни перехода, а именно + 3 / + 2, + 2 / + 1, +1/0, 0 / −1, −1 / −2 и −2 / −3, нанесены на график для всего набора данных примесей. в разных позициях в CdTe, CdSe и CdS на рис. СИ-8, СИ-9 и СИ-10 соответственно. Эти данные были еще раз представлены для отдельных примесей на рис. 2d – f. Следует отметить, что иногда могут существовать уровни перехода, такие как + 1 / −1 или +2/0, и в этом случае уровни перехода q / (q − 1) и (q − 1) / (q − 2) являются считается равным уровню перехода q / (q − 2) (например, для, +1/0 = 0 / −1 = + 1 / −1). Из рис. 2г – е видно, что ряд примесей вносит энергетические уровни в запрещенную зону. Это связано с тем, что элемент предпочитает степень окисления, отличную от степени окисления элемента, который он замещает; например, Bi \ ({} _ {{\ rm {Cd}}} \) приводит к чистому заряду +1 в системе для большей части запрещенной зоны и отображает уровень перехода +1/0, близкий к CBM , из-за того, что Bi принимает переходные уровни примеси окисления +3, а не +2.Примеси, которые создают средние энергетические уровни, будут представлять интерес, если их энтальпии образования достаточно низки, чтобы быть конкурентоспособными по отношению к доминирующим внутренним точечным дефектам. Кроме того, для 22 дополнительных примесей в CdTe \ ({} _ {0.5} \) Se \ ({} _ {0.5} \) и CdSe \ ({} _ {0.5} \) S \ ({} _ {0.5 } \) все уровни перехода вычислены и нанесены на рис. СИ-11 и СИ-12. Как указано в Таблице 1, данные ДПФ были сгенерированы для 100 \ (\% \) точек CdTe, но 10 \ (\% \) или меньше для CdSe, CdS, CdTe \ ({} _ {0.5} \) Se \ ({} _ {0.5} \) и CdSe \ ({} _ {0.5} \) S \ ({} _ {0.5} \). Общий набор данных DFT покрывает около 23 \ (\% \) химического пространства, предоставляя прекрасную возможность для машинного обучения оставшихся точек данных за долю времени, необходимого для выполнения явных вычислений DFT.

Дескрипторы для машинного обучения

Как показано на рис. 1a, обучение моделей прогнозирования свойств материала проходит через решающий промежуточный этап генерации дескриптора. В этой работе мы используем различные наборы дескрипторов, которые представляют примесный атом и координацию дефектного сайта, а также некоторые свойства, оцененные на основе недорогих расчетов элементарной ячейки.Подобные дескрипторы недавно были применены нами для представления примесей в позиции Pb в бромиде свинца метиламмония 1 , на основе которых мы смогли обучить простые модели для описания уровней энтальпии образования и переходов заряда. Аналогичным образом мы используем элементные свойства примесного атома M, количество соседних атомов Cd или X (Te / Se / S) в данном дефектном месте, а также энергетические и электронные свойства, рассчитанные путем моделирования M \ ({ } _ {{\ rm {Cd}}} \), M \ ({} _ {{\ rm {X}}} \) или M \ ({} _ {{\ rm {i}}} \) примесь в 8-атомной (цинковой обманке) элементарной ячейке CdX вместо 64-атомной сверхъячейки.Расчет элементарной ячейки на два порядка дешевле, чем соответствующий расчет суперячейки.

Мы применяем разные комбинации дескрипторов и используем разные алгоритмы регрессии для обучения прогнозных моделей для \ (\ Delta \) H и \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)). Базовый набор дескрипторов, а именно период и группа M, индекс дефектного сайта (установлен как 0 для M \ ({} _ {{\ rm {Cd}}}}), 1 для M \ ({} _ { {\ rm {X}}} \), 0,50 для M \ ({} _ {{\ rm {i}}} \) (нейтральный сайт), 0,25 для M \ ({} _ {{\ rm {i} }} \) (CD-сайт) и 0.75 для M \ ({} _ {{\ rm {i}}} \) (X-site)), а количество соседей Cd и X используется в каждой комбинации. Кроме того, элементарные свойства M, такие как первая энергия ионизации, электроотрицательность и ионные радиусы, используются в качестве дескрипторов для кодирования информации о структурных характеристиках и характеристиках связи примесного атома. Наконец, энтальпия образования примеси в условиях химического потенциала с высоким содержанием кадмия, среднего и с высоким содержанием X, а также края валентной зоны и зоны проводимости (универсально выровненные с использованием глубокого полусердца 5 \ (s \) Cd), рассчитанные из расчет дефекта элементарной ячейки добавляется в качестве дескрипторов.В конечном итоге мы применяем следующие три набора дескрипторов (в дополнение к дескрипторам базового набора) независимо для обучения моделей:

  1. 1.

    Элементарные свойства

  2. 2.

    Свойства дефектов элементарной ячейки

  3. 3.

    Элементные свойства + дефектные свойства элементарной ячейки

На рис. 3a мы построили график коэффициента корреляции Пирсона (\ (| r | \)) между каждым дескриптором и 9 различными свойствами, а именно \ (\ Delta \) H для состояний с высоким содержанием кадмия, среднего и с высоким содержанием X. , а также примесные переходные уровни + 3 / + 2, + 2 / + 1, +1/0, 0 / −1, −1 / −2 и −2 / −3. Видно, что хотя некоторые из свойств элементов имеют корреляцию 0.От 40 до 0,50 с \ (\ Delta \) H и \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)), дефектные свойства элементарной ячейки проявляются самые высокие корреляции. Края валентной зоны и зоны проводимости из расчетов дефектов элементарной ячейки показывают корреляцию \ (| r | \) = 0,82 и \ (| r | \) = 0,74, соответственно, с примесным переходом +1/0 и 0 / −1. уровни. Кроме того, \ (\ Delta \) H (Cd-богатые), \ (\ Delta \) H (промежуточные) и \ (\ Delta \) H (X-rich) показывают корреляцию \ (| r | \)> 0,90 с соответствующими значениями \ (\ Delta \) H из расчетов дефектов элементарной ячейки.При обучении прогнозных моделей для энтальпий образования примесей и уровней перехода с использованием этих дескрипторов можно ожидать более точных прогнозов при включении дефектных свойств элементарной ячейки в отличие от использования исключительно элементарных свойств. Однако, хотя расчеты дефектов элементарной ячейки не требуют больших вычислительных ресурсов, остальные дескрипторы могут быть сгенерированы вообще без дополнительных вычислений и, таким образом, имеют преимущество. В следующем разделе мы исследуем точность регрессионных моделей, обученных с использованием различных наборов дескрипторов.

Рис. 3: Корреляции и ошибки прогнозирования.

a Коэффициент линейной корреляции (\ (| r | \)) между интересующими свойствами, \ (\ Delta \) H и \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) и каждый из дескрипторов. В b и c среднеквадратичное значение прогнозирования строится в зависимости от размера обучающего набора для случайных моделей леса, обученных для \ (\ Delta \) H (Cd-rich) с использованием 3 различных наборов функций, для контрольных точек набора (всего Набор данных CdTe + CdSe + CdS минус обучающий набор) и точки вне выборки (набор из 22 примесей каждая в CdTe \ ({} _ {0.5} \) Se \ ({} _ {0.5} \) и CdSe \ ({} _ {0.5} \) S \ ({} _ {0.5} \)) соответственно. Аналогичные графики показаны для теста \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) (на уровне теории PBE) ( d ) заданные значения и ( e ) точки вне выборки.

Прогностические модели с использованием регрессии

Три алгоритма регрессии, а именно регрессия случайного леса (RFR) 34 , регрессия Kernel Ridge (KRR) 32 и регрессия LASSO 35 (см. модели для \ (\ Delta \) H и уровня перехода \ (\ epsilon \) (q / q − 1) для данного заряда q.Для каждого свойства мы обучили модели, используя данные CdTe, CdSe и CdS, а также данные, созданные для CdTe \ ({} _ {0.5} \) Se \ ({} _ {0.5} \) и CdSe \ ({} _ {0.5} \) S \ ({} _ {0.5} \) использовалось для проверки предсказательной способности вне выборки. Для энтальпии образования примесей мы обучаем отдельные модели для \ (\ Delta \) H (с высоким содержанием Cd) и \ (\ Delta \) H (с высоким содержанием X), поскольку эти два значения обеспечивают диапазон возможных энтальпий по сравнению с химическим веществом. потенциальная область стабильности. Влияние размера обучающего набора и выбора дескрипторов изучается путем оценки среднего и стандартного отклонения ошибки прогнозирования по 100 различным моделям, обученным (из разных обучающих наборов) для любого конкретного случая.Для каждого метода регрессии был применен поиск по сетке для оптимизации параметров регрессии, таких как количество деревьев и количество функций, необходимых для разделения узлов в RFR, а также гауссова ширина и параметр регуляризации в KRR. Для контроля переобучения моделей машинного обучения использовалась k -кратная перекрестная проверка, в которой обучающий набор разделен на k (здесь k = 5) наборов, и каждый из наборов k используется в качестве внутренний набор тестов, в то время как обучение выполняется с использованием оставшихся k -1 наборов.Оптимальные параметры ML получаются путем минимизации ошибки перекрестной проверки, то есть ошибки на k -м наборе из модели, обученной с использованием k -1 наборов.

Среднеквадратичные ошибки (RMSE) моделей RFR, обученных для \ (\ Delta \) H (Cd-rich), нанесены на график как функция размера обучающего набора для трех наборов дескрипторов (каждый из которых содержит базовый набор), для тестового набора на рис. 3b и точек вне выборки на рис. 3c. Все ошибки предсказания неуклонно уменьшаются с увеличением размера обучающей выборки.Можно видеть, что как для тестовых точек, так и для точек вне выборки использование только элементарных свойств в качестве дескрипторов приводит к гораздо большим ошибкам, чем использование дефектных свойств элементарной ячейки. Комбинация дефектных свойств элементарных и элементарных ячеек показывает наилучшую точность прогноза и довольно рано достигает насыщения примерно до 0,40 эВ для тестового набора и 0,55 эВ для точек вне выборки, что доказывает, что разумная точность прогноза может быть достигнута примерно с 50 \ (\% \) от общего количества данных, используемых для обучения.В таблице 2 мы перечислили RMSE для прогнозных моделей, обученных с использованием RFR, KRR и LASSO, с 90 \ (\% \) набора данных точек CdTe, CdSe и CdS, используемых для обучения, независимо применяя три набора дескрипторы. RFR показывает лучшие характеристики, чем LASSO для каждого подхода; KRR показывает немного лучшие ошибки тестового набора, чем RFR, но прогнозы RFR для CdTe \ ({} _ {0.5} \) Se \ ({} _ {0.5} \) и CdSe \ ({} _ вне выборки Точки {0.5} \) S \ ({} _ {0.5} \), несомненно, лучше, что дает нам уверенность в использовании моделей случайного леса в будущем.На рисунке 4 показаны графики четности для лучших моделей RFR, обученных с использованием 90 \ (\% \) данных для обучения, для \ (\ Delta \) H (Cd-rich) на панели a и \ (\ Delta \) H (X -rich) в панели b. Соответствующие модели, обученные с использованием KRR и LASSO, показаны для сравнения на рис. SI-14.

Таблица 2 RMSE (в эВ) для регрессионных моделей, обученных для PBE \ (\ Delta \) H (Cd-rich), с использованием различных методов и наборов функций. Рис. 4: Обученные прогнозные модели.

Графики четности для моделей случайной регрессии лесов, обученных для ( a ) \ (\ Delta \) H (Cd-rich) и ( b ) \ (\ Delta \) H (X-rich).На рисунке показаны контрольные и обучающие контрольные точки (размер обучающего набора составляет 90 \ (\% \) набора данных точек CdTe, CdSe и CdS) и CdTe \ ({} _ {0.5} \) Se \ ( {} _ {0.5} \) и CdSe \ ({} _ {0.5} \) S \ ({} _ {0.5} \) точек. Аналогичным образом графики четности показаны для моделей, обученных для \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) (на уровне теории PBE) с использованием набор данных из 2286 точек (общий набор данных CdTe + CdSe + CdS), для ( c ) обучающих и тестовых заданных точек и ( d ) CdTe \ ({} _ {0.5} \) Se \ ({ } _ {0.5} \) и точки CdSe \ ({} _ {0.5} \) S \ ({} _ {0.5} \).

Мы обучили регрессионные модели аналогичным образом для уровней примесных переходов \ (\ epsilon \) (q / q − 1). В этом случае мы добавляем два дополнительных дескриптора к предыдущим наборам: степень окисления примесного атома (\ ({O} _ {1} \)) и степень окисления (\ ({O} _ {2} \)) атом дефекта (+2 для Cd, −2 для Te / Se / S и 0 для межузельного элемента), такой, что \ ({O} _ {1} \) – \ ({O} _ {2} \) = q ; это позволяет обучать одну модель для \ (\ epsilon \) (q / q − 1), а не отдельные модели для + 2 / + 1, 0 / -1 и т. д.Рис. 3d, e показывают среднеквадратичное значение прогноза для тестовых и вневыборочных точек, соответственно, с использованием трех наборов дескрипторов (каждый из которых содержит \ ({O} _ {1} \) и \ ({O} _ {2 } \) в качестве дополнительных измерений) в зависимости от размера обучающей выборки. В то время как количество ошибок неуклонно снижается с введением большего количества обучающих данных, наблюдается лишь небольшое улучшение характеристик прогнозирования при переходе от элементарных свойств к дефектным свойствам элементарной ячейки в качестве дескрипторов. Соответствующие значения важности признаков (в%, полученные из алгоритма случайного леса) перечислены для различных моделей RFR в таблице SI-2; видно, что, хотя энтальпия образования дефектов элементарной ячейки имеет наибольшее значение для предсказания \ (\ Delta \) H, как следует из рис.3а степень окисления примесного атома \ ({O} _ {1} \) показывает наибольшее значение для \ (\ epsilon \) (q / q − 1). Несмотря на заметную корреляцию между определенными уровнями перехода, такими как +1/0 и 0 / -1, и краями полосы из вычислений дефекта элементарной ячейки, улучшение характеристик прогнозирования при добавлении свойств дефекта элементарной ячейки менее радикально; Тем не менее, лучшая точность по-прежнему достигается при использовании в качестве дескрипторов свойств элементарный + дефект элементарной ячейки.

Из рис. 3d, e видно, что RMSE постепенно достигает насыщения примерно до 0.31 эВ для тестового набора и 0,34 эВ для точек вне выборки. Далее, \ (\ epsilon \) (q / q − 1) RMSE прогноза перечислены для моделей RFR, KRR и LASSO (с использованием 90 \ (\% \) набора данных точек CdTe, CdSe и CdS для обучения) в Таблица 3; Прогнозы KRR при использовании свойств элементарный + дефект элементарной ячейки сравнительно хороши, тогда как ошибки LASSO выше. Графики четности для лучших моделей RFR, обученных для \ (\ epsilon \) (q / q − 1), представлены на рис. вне образца CdTe \ ({} _ {0.5} \) точки Se \ ({} _ {0.5} \) и CdSe \ ({} _ {0.5} \) S \ ({} _ {0.5} \) на панели d. Графики четности для моделей, обученных с использованием KRR и LASSO, показаны на рис. SI-15.

Таблица 3 RMSE (в эВ) для регрессионных моделей, обученных для PBE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) с использованием различных методов и набор функций.

Мы видели, что модели прогнозирования можно обучать как для \ (\ Delta \) H, так и для \ (\ epsilon \) (q / q − 1), используя набор элементарных свойств и свойств дефекта элементарной ячейки в качестве дескрипторов и прогнозов. могут быть сделаны с высокой точностью для примесей в смешанных анионных соединениях вне пробы.С этой уверенностью мы используем модели, представленные на рис. 4, для предсказания энтальпий образования примесей и уровней зарядовых переходов (на уровне теории PBE), соответственно, для всех примесей в CdTe, CdSe, CdS, CdTe \ ({} _ {0.5} \) Se \ ({} _ {0.5} \) и CdSe \ ({} _ {0.5} \) S \ ({} _ {0.5} \). Прежде чем делать эти прогнозы для всего химического пространства и использовать их для отбора кандидатов, которые действуют как «доминирующие» примеси, мы исследуем возможность обучения таких моделей для HSE06 \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) значения.Следует отметить, что вычисленные уровни перехода PBE, как было показано, перекрывают физическую запрещенную зону полупроводника 44 , а также хорошо согласуются с вычисленными значениями 54 HSE. Как мы обсудим позже, уровни перехода PBE и HSE могут хорошо сравниваться с экспериментально измеренными значениями. В следующем разделе мы представляем меньший набор вычислительных данных уровней примесей, вычисленных с использованием функционала HSE06, и обучаем прогностические модели для него.

Данные DFT и модели ML: HSE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \))

Для расчетов примесей HSE06 мы рассматриваем в том же химическом пространстве из 63 элементов, что и примесные атомы, и для выбранных примесей мы вычислили 4 уровня перехода (+ 2 / + 1, +1/0, 0 / -1, -1 / -2), поскольку подавляющее большинство примесные уровни, которые возникают внутри запрещенной зоны или вокруг краев зоны, принадлежат одному из этих 4 переходов.Из-за надежности энтальпий образования ПБЭ при экранировании низкоэнергетических примесей и необходимости определения химических потенциалов соответствующих веществ на основе HSE, мы рассчитали только \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)), а не \ (\ Delta \) H на уровне теории ВШЭ. Как показано в Таблице 1, мы генерируем расчетные данные для 19 \ (\% \) от общего количества точек CdTe, примерно 10 \ (\% \) каждой из точек CdSe и CdS и примерно 5 \ (\% \) каждой точек, принадлежащих CdTe \ ({} _ {0.5} \) Se \ ({} _ {0.5} \) и CdSe \ ({} _ {0.5} \) S \ ({} _ {0.5} \). Это составляет менее 10 \ (\% \) всего пространства HSE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \ )) уровни в 5 соединениях. Краткий обзор этого набора данных представлен на рис. 5; уровни перехода от + 2 / + 1 до -1 / -2 нанесены на график для выбранных примесей в 5 дефектных участках в (a) CdTe, (b) CdSe и (c) CdS. Все расчетные данные HSE представлены на рис. От SI-16 до SI-20.

Рис. 5: Данные HSE и сравнение с экспериментами.

Уровни переходов заряда (от + 2 / + 1 до −1 / −2), рассчитанные на уровне теории HSE06 для выбранных примесных атомов в разных позициях в ( a ) CdTe, ( b ) CdSe и ( c ) CdS.В d мы представляем сравнение между экспериментально измеренными уровнями дефекта 55,56,57,58,59,60 и соответствующими расчетными значениями PBE и HSE в этой работе. V \ ({} _ {{\ rm {Cd}}} \) относится к вакансии Cd, тогда как V * \ ({} _ {{\ rm {Cd}}} \) представляет собой примесь ванадия в узлах Cd.

Интересно отметить из сравнения между рис. 2 и рис. 5, что для данного набора примесей наблюдаемые уровни перехода могут происходить в разных абсолютных положениях, но следовать одной и той же качественной тенденции.Например, переход от Pb \ ({} _ {{\ rm {Cd}}} \) к Cu \ ({} _ {{\ rm {Cd}}}} \) к Ru \ ({} _ {{\ rm {Cd}}} \) до Se \ ({} _ {{\ rm {Cd}}} \) в CdSe, уровень примеси + 2 / + 1 сначала понижается, а затем повышается в сторону CBM как в PBE, так и в HSE. Однако Ru \ ({} _ {{\ rm {Cd}}} \) и Se \ ({} _ {{\ rm {Cd}}} \) демонстрируют уровни + 2 / + 1 глубже в запрещенной зоне в HSE, чем PBE. Такую же тенденцию можно увидеть в значениях PBE и HSE уровней + 2 / + 1 и +1/0 для Pt \ ({} _ {{\ rm {i}}} \), Ga \ ({} _ {{\ rm {i}}} \), Li \ ({} _ {{\ rm {i}}} \) и As \ ({} _ {{\ rm {i}}} \) в нейтральный межстраничный сайт в CdS.График между PBE и HSE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) на рис. SI-13 показывает, что существует очень высокая корреляция между ними; значения HSE лежат между линиями y = x и y = x + 1. Мы также собрали некоторые экспериментально измеренные уровни дефектов в CdTe из литературы 55,56,57,58,59,60 и построили график сравнения между экспериментами, PBE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) и HSE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)), для различных дефектов на рис. 5г. Можно видеть, что в целом существует хорошее соответствие между этими тремя, за исключением пары случаев, когда значение HSE сильно завышено (межузельные дефекты Cu и Sn).Основываясь на этих 15 точках данных, PBE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) показывает RMSE 0,22 эВ по отношению к экспериментам, тогда как HSE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) показывает более высокое среднеквадратичное значение 0,35 эВ. У этого несоответствия может быть много причин, например, требование другого параметра смешивания 61 , но следует отметить, что RMSE для HSE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) падает до 0,18 эВ, когда Cu \ ({} _ {{\ rm {i}}} \) и Sn \ ({} _ {{\ rm {i}} } \) удалены. Хотя уровни перехода PBE можно считать надежными, прогнозы на уровне теории HSE, безусловно, полезны.

Мы применили те же дескрипторы, что и раньше, для обучения регрессионных моделей для меньшего набора данных уровней перехода HSE, но также использовали PBE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({ } _ {2} \)) в качестве дополнительных дескрипторов. Как и на рис. 3a, график коэффициента линейной корреляции на рис. SI-21 показывает, что в то время как HSE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) уровни имеют высокую корреляцию с определенными свойствами дефектов элементарной ячейки, корреляция между HSE и PBE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \) )> 0.95. На рис. 6 мы построили график RMSE прогноза как функцию размера обучающего набора для тестового и вневыборочного наборов для моделей RFR, обученных для HSE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ { 1} \) / q \ ({} _ {2} \)) с использованием различных комбинаций дескрипторов. На рис. 6a, b показаны ошибки с использованием трех обычных наборов дескрипторов, как и раньше; характеристики практически идентичны для тестового набора для трех наборов дескрипторов, в то время как дефектные свойства элементарной ячейки улучшают характеристики для примесей в CdTe \ ({} _ {0.5} \) Se \ ({} _ {0.5} \) и CdSe \ ({} _ {0.5} \) S \ ({} _ {0.5} \). Насыщение ошибок не совсем видно при использовании более 90 \ (\% \) данных CdTe, CdSe и CdS для обучения, что означает, что для обучения точных и обобщаемых моделей потенциально требуется больше данных.

Рис. 6: Прогностические модели, обученные на данных HSE.

Среднеквадратичная ошибка прогноза, построенная против размера обучающего набора для моделей случайной регрессии леса, обученных для \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) (at уровень теории HBE), используя различные наборы функций, для ( a ) контрольных точек, без использования PBE, ( b ) точек вне выборки, без использования PBE, ( c ) контрольная уставка с использованием PBE в качестве дескриптора и ( d ) точки вне выборки с использованием PBE в качестве дескриптора.Кроме того, графики четности показаны для прогнозных моделей, обученных с использованием 90 \ (\% \) набора данных CdTe + CdSe + CdS в качестве обучающего набора, с показателями производительности для обучающих, тестовых и вневыборочных точек с использованием элементарного и дескрипторы дефектов элементарной ячейки ( e ) без PBE и ( f ) с PBE, ( g ) с использованием только значений PBE в качестве дескриптора и ( h ) с использованием дельта-обучения. Неопределенности не показаны в ( и ), потому что в целом они очень высоки.

На рис. 6c, d мы построили среднеквадратичное значение прогноза для тестовой и вневыборочной точек, соответственно, с использованием наборов дескрипторов, которые включают PBE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) значения в качестве дополнительного измерения. Видно, что производительность прогнозирования резко улучшилась, и как тестовые, так и вневыборочные ошибки, похоже, достигают насыщения около 0,24 эВ. Далее мы обучили модели RFR для HSE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)), используя только PBE \ (\ epsilon \) ( q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) значение в качестве единственного дескриптора и убедитесь, что прогнозы аналогичны другим трем наборам дескрипторов.На рис. 6e – h мы представляем четыре различные модели прогнозирования; панели e, f и g показывают модели RFR, обученные с использованием различных наборов дескрипторов, и можно видеть, что добавление значений PBE в качестве дескрипторов значительно улучшает производительность. Это также можно увидеть из значений RMSE, перечисленных в таблице 4, включая PBE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) в качестве дескриптора. снижает RMSE теста и вне выборки до ~ 0,20 эВ. Далее мы применили метод, называемый дельта-обучением, в котором мы обучаем модели RFR различию между уровнями перехода HSE и PBE (\ (\ delta \) property = HSE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) – PBE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \))), и прогнозировать значения HSE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)), добавляя предсказанное свойство \ (\ delta \) в PBE \ ( \ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)).Из рис. 6 (h) видно, что очень низкие тестовые (RMSE = 0,21 эВ) и вневыборочные (RMSE = 0,22 эВ) ошибки могут быть получены для дельта-обучения. В целом видно, что модель RFR обучена для HSE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) с использованием свойств элемента + элементарная ячейка свойства дефекта + PBE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) в качестве дескрипторов дает самый низкий набор тестов и ошибки вне выборки, и может использоваться для прогнозов для> 90 \ (\% \) набора данных, который еще предстоит вычислить. {f} \)) может быть предсказана для каждой возможной примеси в условиях химического потенциала с высоким содержанием кадмия или аниона.Для этого анализа мы используем предсказания машинного обучения на уровне теории PBE, поскольку известно, что энтальпии образования качественно надежны, а уровни перехода хорошо согласуются с опубликованными экспериментами, как показано на рис. 5d. В отсутствие каких-либо внешних примесей равновесный уровень Ферми в полупроводнике определяется его преобладающими собственными точечными дефектами, такими как вакансии или межузельные дефекты. Сравнивая энтальпию образования любой примеси, полученную с помощью машинного обучения, с вычисленной энергетикой доминирующих собственных дефектов, мы можем оценить вероятное изменение характера проводимости, которое могло бы произойти при введении примеси в полупроводник.Графики {f} \) от E \ ({} _ {F} \) для всех возможных внутренних дефектов в 5 соединениях представлены на рис. СИ-23 – СИ-27.

Расчетная энергия собственных дефектов показывает, что в то время как вакансия Cd, V \ ({} _ {{\ rm {Cd}}} \), является доминирующим дефектом акцепторного типа в каждом соединении, межузельный дефект Cd, Cd \ ({} _ {{\ rm {i}}} \) (Te-сайт), является дефектом доминирующего донорного типа в CdTe, CdSe и CdS, а также дефектом внедрения Cd, Cd \ ({} _ {{\ rm {i}}} \) (CD-сайт), является дефектом доминирующего донорного типа в CdTe \ ({} _ {0.5} \) Se \ ({} _ {0.5} \) и CdSe \ ({} _ {0.5} \) S \ ({} _ {0.5} \). Также видно, что равновесный уровень Ферми (определяемый с использованием условий зарядовой нейтральности 4 ) находится около середины запрещенной зоны для условий, богатых Cd, в каждом соединении, что привело бы к собственному типу проводимости. Равновесие E \ ({} _ {F} \) смещается в сторону валентной зоны при переходе от богатого кадмием к богатому анионами состояния и во всех случаях придает проводимость умеренно p-типу. Если примесь создает заряженный дефект, который более стабилен в запрещенной зоне, чем дефект основного акцепторного или донорного типа, она может закрепить уровень Ферми в другом месте и изменить проводимость.{f} \) значений каждой возможной примеси в 5 соединениях в зависимости от E \ ({} _ {F} \) и экранировал те примеси, которые могли бы вызвать сдвиг в равновесии E \ ({} _ {F } \). Полный список всех таких «доминирующих примесей» представлен в таблицах с SI-1 по SI-5. Преобладающие дефекты в условиях, богатых Cd и Te, и характер проводимости согласуются с опубликованными в литературе 62 . {f} \) vs.E \ ({} _ {F} \) графики для каждой примеси, оцененной обоими методами. В частности, оценка примеси как сдвигающей или не сдвигающей равновесие E \ ({} _ {F} \) (альтернативно, доминирует ли примесь над собственными дефектами или нет) используется в качестве метрики для сравнения DFT и ML. предсказания. Мы представляем такое сравнение в таблице 5 с точки зрения общего числа ложных и истинно положительных или отрицательных результатов, предсказанных ML для примесей в условиях химического потенциала с высоким содержанием Cd и Te.Видно, что ложноотрицательные и ложные срабатывания составляют менее 5 \ (\% \) от общего количества примесей, что означает, что подход ML имеет> 95 \ (\% \) вероятность успешной классификации примеси как доминирующий или нет. Истинные положительные результаты, которые представляют собой примеси, которые, согласно прогнозам, будут доминировать как с помощью DFT, так и с помощью ML, составляют в общей сложности около 30 для условий как с высоким содержанием Cd, так и с высоким содержанием Te. {f} \) строится в каждом случае с использованием пунктирных линий, и можно видеть, что существует очень хорошее совпадение между линиями, предсказанными ДПФ и ML.Примеси, такие как Na \ ({} _ {\ rm {Cd}}} \), Zn \ ({} _ {{\ rm {Cd}}} \), F \ ({} _ {{\ rm { i}}} \) и Cu \ ({} _ {{\ rm {Cd}}} \) создают дефекты акцепторного типа, тогда как примеси, такие как Mn \ ({} _ {{\ rm {i}}} \) , Bi \ ({} _ {{\ rm {Cd}}} \), Cl \ ({} _ {{\ rm {Se}}} \) и Li \ ({} _ {{\ rm {i }}} \) являются донорским типом. Общей нитью в 5 соединениях являются низкоэнергетические дефекты, создаваемые элементами группы I и некоторыми переходными металлами в позиции Cd, атомами галогена и атомами группы V в позиции X, а также F, Li и Ag в позициях внедрения. Действительно, существует обширная экспериментальная литература по использованию различных легирующих добавок для изменения свойств CdTe, таких как легирование p-типа с использованием As \ ({} _ {{\ rm {Te}}} \) 63 , Sb \ ({} _ {{\ rm {Te}}} \) 64 и Na \ ({} _ {{\ rm {Cd}}} \) 65 , а также повышение эффективности солнечных элементов с использованием атомов галогена 66 , Zn \ ({} _ {{\ rm {Cd}}} \) допинг 67 , и Li \ ({} _ {{\ rm {Cd}}} \) или Li \ ({} _ {{\ rm {i}}} \) 68 .Таким образом, ML успешно отсеивает все примеси, которые потенциально могут быть внесены в эти Cd-халькогениды, чтобы изменить тип проводимости и, следовательно, оптоэлектронные свойства полупроводника.

Рис. 7: Прогнозируемая энергия примесей.

Полученные машиной энергии образования дефектов в условиях химического потенциала с высоким содержанием кадмия для выбранных примесей, согласно прогнозам, смещают равновесный уровень Ферми в ( a ) CdTe, ( b ) CdSe, ( c ) CdS, ( d ) ) CdTe \ ({} _ {0.5} \) Se \ ({} _ {0.5} \) и ( e ) CdSe \ ({} _ {0.5} \) S \ ({} _ {0.5} \). Собственные дефекты показаны пунктирными линиями, а прогнозы ML для различных примесей – сплошными линиями, в то время как пунктирные линии представляют рассчитанные энергии формации из DFT; видно, что DFT и ML довольно хорошо совпадают.

Резюме

В этой работе мы показали, что машинное обучение можно использовать для обучения точных прогнозных моделей энтальпии образования (\ (\ Delta \) H) и уровней перехода дефектов (\ (\ epsilon \) (q \ ( {} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \))) примесей в халькогенидах на основе Cd с использованием данных, полученных методом DFT.Выбор дескрипторов жизненно важен; мы видим, что объединение элементных свойств примесного атома с энергетической и электронной информацией, вычисленной из недорогого расчета дефекта элементарной ячейки, приводит к оптимальному набору характеристик, которые служат входными данными для моделей регрессии случайного леса. Прогностические модели, обученные таким образом для \ (\ Delta \) H и \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) с использованием данных, сгенерированных для CdTe, CdSe и CdS на уровне теории PBE могут точно предсказать примесные свойства смешанных анионных соединений CdTe \ ({} _ {0.5} \) Se \ ({} _ {0.5} \) и CdSe \ ({} _ {0.5} \) S \ ({} _ {0.5} \), демонстрируя их предсказательную силу вне выборки. Модели были дополнительно обучены и протестированы на меньшем наборе данных значений \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) на уровне теории HSE, для которого использование PBE \ (\ epsilon \) (q \ ({} _ {1} \) / q \ ({} _ {2} \)) в качестве дескриптора приводит к значительному улучшению характеристик прогнозирования. {f} \)) каждой примеси была получена как функция уровня Ферми. (E \ ({} _ {F} \)) в запрещенной зоне.Поведение {f} \) в зависимости от E \ ({} _ {F} \) используется для определения того, может ли примесь сместить равновесие E \ ({} _ {F} \) в полупроводнике, что определяется доминирующей внутренней точечные дефекты, приводящие к списку примесей в каждом соединении, которые могут преобладать над собственными дефектами и изменять характер проводимости в материале. Сравнение прогнозов DFT и ML показывает, что менее 5 \ (\% \) всей популяции примесей в CdTe классифицируются как ложноотрицательные или ложноположительные (с точки зрения его «доминирующего» характера), что дает нам уверенность в том, что это Подход ML может быть использован для успешного экранирования стабильных и активных примесных атомов в предпочтительных дефектных узлах.

Продемонстрированный здесь комбинированный подход DFT и ML может быть применен к любому количеству классов полупроводников. Например, полупроводники III-V, такие как GaN, GaP, GaAlP, AlP, BP и т. Д., Представляют собой интересные материалы для фотодиодов, солнечных элементов и в последнее время были изучены для фотоэлектрических приложений с промежуточной полосой 69,70,71,72 . Быстрое экранирование примесных атомов, которое может не только изменить равновесный уровень Ферми, но также создать энергетический уровень (уровни) в запрещенной зоне, может быть сделано возможным с использованием моделей машинного обучения для прогнозирования свойств примесей.Учитывая повсеместность используемых здесь дескрипторов, этот подход теоретически может быть расширен для включения всех возможных чистых и смешанных составов полупроводников II – VI, III – V и группы IV, многие из которых в настоящее время используются в различных оптоэлектронных приложениях. Дальнейшие расширения могут быть сделаны с точки зрения примесных атомов, включая также лантаноиды и актиниды. Существуют также возможности применения широкого спектра дескрипторов для дальнейшего улучшения производительности ML, например, использование кулоновского матричного представления, функции радиального распределения или распределения электронной плотности.Настоящая структура проектирования «полупроводник + примесь» будет завершена после того, как модель прямого прогнозирования будет объединена с обратной моделью, в которой генетические алгоритмы или другие методы оптимизации используются для разработки подходящих составов, которые приводят к стабильным примесям с благоприятными уровнями энергии в запрещенная зона.

Машинный код и языки высокого уровня: использование интерпретаторов и компиляторов – видео и стенограмма урока

Языки низкого уровня

Языки низкого уровня называются «низкоуровневыми», потому что они очень близки к тому, как различные аппаратные элементы компьютера фактически взаимодействуют друг с другом. Языки низкого уровня ориентированы на машины и требуют обширных знаний о компьютерном оборудовании и его конфигурации. Есть две категории низкоуровневых языков: машинный язык и язык ассемблера.

Машинный язык или машинный код – это единственный язык, который напрямую понимается компьютером, и его не нужно переводить. Все инструкции используют двоичную запись и записываются в виде строки из единиц и нулей. Программная инструкция на машинном языке может выглядеть примерно так:

 10010101100101001111101010011011100101 

Технически говоря, это единственный язык, который понимает компьютерное оборудование.Однако людям очень трудно понять двоичную нотацию. Здесь на помощь приходят языки ассемблера.

Язык ассемблера – это первый шаг к улучшению структуры программирования и повышению читабельности машинного языка. Ассемблер состоит из набора символов и букв. Переводчик необходим для перевода ассемблера на машинный язык. Эта программа-переводчик называется «ассемблер». Его можно назвать языком второго поколения, поскольку он больше не использует единицы и нули для написания инструкций, а использует такие термины, как MOVE, ADD, SUB и END.

Многие из самых ранних компьютерных программ были написаны на языках ассемблера. Большинство программистов сегодня не очень часто используют языки ассемблера, но они все еще используются в таких приложениях, как операционные системы электронных устройств и технические приложения, которые используют очень точное время или оптимизацию компьютерных ресурсов. Хотя языки ассемблера проще, чем машинный код, их все же довольно сложно понять. Вот почему были разработаны языки высокого уровня.

Языки высокого уровня

Язык высокого уровня – это язык программирования, который использует в своих инструкциях английский язык и математические символы, такие как +, -,% и многие другие.При использовании термина «языки программирования» большинство людей на самом деле имеют в виду языки высокого уровня. Языки высокого уровня – это языки, наиболее часто используемые программистами для написания программ. Примеры языков высокого уровня: C ++, Fortran, Java и Python.

Чтобы получить представление о том, как на самом деле выглядит язык высокого уровня, представьте себе банкомат, в котором кто-то хочет снять 100 долларов. Эту сумму нужно сравнить с остатком на счете, чтобы убедиться, что на ней достаточно средств.Инструкция на высокоуровневом компьютерном языке будет выглядеть примерно так:

 x = 100 
, если баланс x:
напечатайте «Недостаточный баланс»
еще:
напечатайте «Пожалуйста, возьмите свои деньги»

Это не совсем то, как реальные люди общаются, но за ним гораздо легче следить, чем за последовательностью единиц и нулей в двоичном коде.

У языков высокого уровня есть ряд преимуществ. Первое преимущество состоит в том, что языки высокого уровня намного ближе к логике человеческого языка.В языке высокого уровня используется набор правил, которые диктуют, как слова и символы могут быть соединены вместе, чтобы сформировать программу. Изучение языка высокого уровня мало чем отличается от изучения другого человеческого языка – вам нужно выучить словарный запас и грамматику, чтобы вы могли составлять предложения. Чтобы выучить язык программирования, вам необходимо выучить команды, синтаксис и логику, которые близко соответствуют лексике и грамматике.

Второе преимущество состоит в том, что код большинства языков высокого уровня является переносимым, и один и тот же код может работать на разном оборудовании.И машинный код, и языки ассемблера зависят от оборудования и не переносимы. Это означает, что машинный код, используемый для запуска программы на одном конкретном компьютере, необходимо изменить для запуска на другом компьютере. Переносимый код на языке высокого уровня может работать на нескольких компьютерных системах без изменений. Однако изменения кода на языках высокого уровня могут потребоваться из-за операционной системы. Например, программы, написанные для Windows, обычно не работают на Mac.

Язык высокого уровня не может быть понят непосредственно компьютером, и его необходимо преобразовать в машинный код.Есть два способа сделать это, и они связаны с тем, как выполняется программа: язык высокого уровня может быть скомпилирован или интерпретирован.

Компилятор

Компилятор – это компьютерная программа, которая переводит программу, написанную на языке высокого уровня, на машинный язык компьютера. Программа высокого уровня называется «исходным кодом». Типичная компьютерная программа обрабатывает некоторые типы входных данных для получения выходных данных. Компилятор используется для перевода исходного кода в машинный код или скомпилированный код.При этом еще не используются никакие входные данные. Когда скомпилированный код выполняется, что называется «запуском программы», программа обрабатывает входные данные для получения желаемого результата.

При использовании компилятора весь исходный код должен быть скомпилирован перед выполнением программы. Результирующий машинный код обычно представляет собой скомпилированный файл, например файл с расширением .exe. После того, как у вас есть скомпилированный файл, вы можете запускать программу снова и снова, не компилируя ее снова.Если у вас есть несколько входов, требующих обработки, вы запускаете скомпилированный код столько раз, сколько необходимо.

Интерпретатор

Интерпретатор – это компьютерная программа, имитирующая компьютер, который понимает язык высокого уровня. Это означает, что интерпретатор переводит исходный код построчно во время выполнения. Снова рассмотрим компьютерную программу, которая обрабатывает некоторый тип входных данных для получения выходных данных. Интерпретатор выполняет код построчно, что приводит к желаемым выходным данным.Единственный результат – выходные данные – скомпилированного кода нет. При использовании интерпретатора каждый раз, когда вы хотите запустить программу, вам нужно снова интерпретировать код построчно. Нет скомпилированного кода, который можно использовать, если у вас есть несколько входных данных, требующих обработки.

Сравнение

Чтобы понять разницу между компиляцией и интерпретацией, давайте рассмотрим эквивалент в человеческих языках. Например, рассмотрим фильм, снятый в Азии, где все персонажи говорят на вьетнамском языке.Чтобы продвинуть фильм на международную аудиторию, устный текст должен быть переведен на английский язык. Переводчик садился и внимательно переводил весь текст и создавал субтитры для фильма. Каждый раз, когда кто-то хочет посмотреть фильм, он может включить субтитры. Этот тип перевода эквивалентен компиляции – все переводится один раз и может использоваться много раз впоследствии.

Теперь рассмотрим делегата из Вьетнама, выступающего в Организации Объединенных Наций на вьетнамском языке.Чтобы участники понимали речь, есть несколько переводчиков, которые предоставляют перевод, который передается в наушники участников. Этот перевод происходит практически в реальном времени. Каждый раз, когда делегат говорит на вьетнамском, переводчики приступают к работе. Этот тип перевода эквивалентен интерпретации – текст переводится построчно по мере необходимости, и результаты больше не используются.

Скомпилированный и интерпретируемый

Скомпилированный код имеет тенденцию быть быстрее, поскольку преобразование завершается за один шаг до фактического выполнения.С другой стороны, интерпретируемый код более гибкий и может выполняться в интерактивном режиме. Например, используя интерпретируемый код, вы можете попробовать несколько строк кода, чтобы убедиться, что они работают очень быстро, без необходимости проходить этапы компиляции и выполнения программы.

Одним из преимуществ использования скомпилированного кода является то, что он не раскрывает исходный исходный код. Это позволяет распространять программу, не раскрывая ее внутреннюю работу. Когда вы устанавливаете программное обеспечение на свой компьютер, вы обычно устанавливаете скомпилированную версию кода.

Вы можете запустить программное приложение, но не можете открыть исходный код на исходном языке программирования. Для многих компаний, продающих программные приложения, исходный исходный код является тщательно охраняемым секретом и дает им конкурентное преимущество перед другими компаниями. Примеры скомпилированных языков включают C и его производные C ++ и C #, COBOL, Java и Fortran. Примеры интерпретируемых языков: Perl, Python и Ruby.

Краткое содержание урока

Существует два основных типа языков программирования : языки низкого уровня и языки высокого уровня. Языки низкого уровня ориентированы на машины и требуют обширных знаний о компьютерном оборудовании и его конфигурации. Есть две категории низкоуровневых языков: машинный язык и язык ассемблера.

Машинный язык , или машинный код , состоит из двоичного кода и является единственным языком, который напрямую понимается компьютером. Ассемблер состоит из набора символов и букв и требует перевода на машинный язык.И машинный код, и языки ассемблера зависят от оборудования.

Язык высокого уровня – это язык программирования, в инструкциях которого используются английские и математические символы. Чтобы выполнить программу на языке высокого уровня, ее можно скомпилировать или интерпретировать. Компилятор переводит всю программу, написанную на языке высокого уровня, на машинный язык перед выполнением. Интерпретатор переводит программу построчно во время выполнения.

Результаты обучения

После просмотра этого видео-урока вы сможете:

  • Охарактеризовать два типа языков программирования
  • Оцените две категории языков низкого уровня
  • Различия между компилятором и интерпретатором
  • Список примеров интерпретируемых и компилируемых языков

Программы машинного уровня – микропроцессор, язык ассемблера

Программы машинного уровня

В этом разделе представлены несколько экземпляров программирования на уровне машины, а не последовательности команд для сравнения программирования 8086 с программированием 8085.Эти программы представляют собой последовательность команд, таких как программы 8085. Их можно даже вручную закодировать введенным байтом за байтом и выполнить в системе на основе 8086, но из-за сложного набора инструкций 8086 и его утомительной процедуры преобразования кода операции в основном программисты предпочитают использовать ассемблеры. Однако мы подробно обсудим ручное кодирование,

Пример:

Напишите программу для добавления байта данных, расположенного по смещению 0500H в сегменте 2000H, к другому байту данных, доступному по адресу 0600H в аналогичном сегменте, и результат будет сохранен по адресу 0700H в аналогичном сегменте.

Решение:

Блок-схема решения этой проблемы может быть изображена на рисунке

.

Приведенная выше инструкция довольно проста. Поскольку немедленные данные не могут быть загружены в сегментный регистр, данные передаются на один резистор общего назначения AX. Затем регистры общего назначения AX, а затем содержимое регистра перемещается в сегментные регистры DS. Таким образом, регистр сегмента данных DS имеет 2000H.Команда MOV AX, [500H] означает, что содержимое определенного местоположения, смещение которого указано в скобках с сегментом, на который указывает сегментный регистр DS, должно быть перемещено в регистр AX. Команда MOV [0700], AX перемещает содержимое AX на смещение 0700H в DS (DS = 2000H). Обратите внимание на то, что регистр сегмента кода CS автоматически загружается адресом сегмента кода программы всякий раз, когда он выполняется. Фактически это программа монитора, которая принимает CS: IP-адрес программы и передает его в эквивалентные регистры во время выполнения.Следовательно, не требуется никаких инструкций для загрузки регистра CS, таких как SS или DS.

Страница не найдена

Моя библиотека

раз
    • Моя библиотека
    “” Настройки файлов cookie

    Конечных автоматов с типовым уровнем.В этой статье вы получите интуицию… | Юрий Богомолов

    Как видите, довольно сложный процесс можно описать (и изобразить!) простым ориентированным графом. Об этом легко рассуждать, легко понять и удобно анализировать на предмет возможных ошибок. Итак, перейдем к следующей части – кодированию этого конечного автомата на уровне типов.

    Чтобы дать вам представление о подходе, основанном на типе, я бы попытался выразить свои мысли, когда я берусь за задачу. Вы можете пропустить этот раздел, если вы знакомы с подходом на уровне типов, и перейти к части «Реализация».

    Давайте подумаем вслух – как мы можем описать каждую часть конечного автомата с помощью типов? Прежде всего, идею списка состояний можно выразить с помощью простого типа суммы:

    Взгляните на переход: он состоит из трех четко видимых частей: предыдущее состояние , следующее состояние и действие который выполняется, когда происходит переход.

    Если бы мы создали простой старый объект JavaScript (POJO), мы бы выразили эту идею как функцию с тремя аргументами, возвращающую объект типа с тремя полями.На уровне типа это может быть выражено таким же образом, используя универсальные типы. Единственная часть времени выполнения, которая нам нужна, – это действие, которое представляет собой простую функцию:

    Теперь мы можем определить наши переходы. Я буду использовать строку [] в качестве полезной нагрузки, чтобы я мог регистрировать переходы:

    Обратите внимание, что переход Noop довольно сложен, так как он должен быть подключаемым между любыми двумя состояниями , что приводит к тому же состояние вывода, как и состояние ввода. Таким образом, я сделал его универсальным классом с одним фиксированным параметром типа S .

    Для удобства я определю набор «функциональных конструкторов» – простых функций, которые будут создавать экземпляры классов перехода. Вы сразу увидите, почему они удобны:

    И теперь мы, наконец, готовы выразить наш первый переход FSM из исходного состояния в целевое!

    —Хорошо, но что общего с реальной жизнью? – может спросить любопытный читатель, поэтому я хотел бы показать вам реальный пример сетевого реквестера (он же «сборщик»), использующего описанный подход.Держитесь крепче, поскольку он представит некоторые новые концепции, такие как монады IORef и Either, а также будет использовать мой пакет монад автоматического выключателя!

    Начнем с определения состояний конечного автомата. Здесь я не буду использовать просто сумму строковых литералов; вместо этого я создам простые оболочки с тегами времени выполнения. Этот подход используется в пакете circuit-breaker-monad , и я буду придерживаться его, чтобы мой стиль кода был согласованным.

    Затем мы определяем некоторые интерфейсы для наших данных времени выполнения.Я буду использовать отличный MockAPI, чтобы имитировать некоторые данные.

    Затем я изменю класс Transition , чтобы он лучше соответствовал нашим потребностям. Он должен содержать асинхронный метод, который будет вызываться во время перехода:

    Затем давайте определим наши переходы, чтобы представить диаграмму выше. Обратите внимание, что полезная нагрузка может быть разной для каждого перехода!

    Следующая часть – это определение нашего фактического запроса Promise, требуемого для комплекта автоматического выключателя. Здесь я воспользуюсь экспериментальным API AbortController, чтобы отменить свой запрос после тайм-аута:

    Основное «мясо» нашего кода – функция step , которая генерирует переход с учетом текущего состояния конечного автомата:

    Наконец, давайте определим рекурсивный метод executeFSM , который немного упростит его использование:

    И, наконец, давайте попробуем!

    Вы можете найти весь пример в моем публичном Gist.Обратите внимание, что из-за устаревших типов вам необходимо исправить интерфейс node-fetch RequestInit , чтобы включить сигнал , например:

    Я надеюсь, что эта небольшая статья поможет вам понять подход на уровне типов к конечному – государственные машины.

Автор: alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *