• Nem Talált Eredményt

A nagykanonikus Monte Carlo (GCMC) szimuláción alapuló iteratív módszert vezetett be a kémiai potenciálok meghatározásra

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Ossza meg "A nagykanonikus Monte Carlo (GCMC) szimuláción alapuló iteratív módszert vezetett be a kémiai potenciálok meghatározásra"

Copied!
1
0
0

Teljes szövegt

(1)

A bírálóbizottság értékelése

A Bizottság álláspontja szerint Boda Dezső munkássága kiemelkedő az ionhomogén elektrolit rendszerek Monte-Carlo módszerrel történő szimulációja terén. Az általa tanulmányozott minden főbb ionhomogén rendszer esetén: tömbfázisú elektrolit, elektrokémiai kettősréteg és biológiai ioncsatornák, illetve az alkalmazott vizsgálati módszerek fejlesztésében is új tudományos eredményeket ért el. Ennek megfelelően a Bizottság a Jelölt minden tézispontját új tudományos eredményként fogadja el. Külön kiemelendő biológiai kalcium és nátriumcsatornákban kísérletileg észlelt iontranszport jelenségek sikeres szimulációja és elméleti értelmezése. A jelölt legfontosabb eredményei:

Új, nagyobb pontosságú módszert dolgozott ki az indukált töltések számítására (Induced Charge Computation, ICC).

A szimulációs módszert alkalmassá tette az ionok eltérő dielektromos állandójú közegekbe való átlépésének vizsgálatára. Ez a módszerfejlesztés tette lehetővé a Monte Carlo módszerek alkalmazását biológiai ioncsatornák vizsgálatára.

A nagykanonikus Monte Carlo (GCMC) szimuláción alapuló iteratív módszert vezetett be a kémiai potenciálok meghatározásra.

Sikeresen alkalmazta a töltött és polarizált síkok módszerét az elektromos kettősréteg geometriában a központi cellákon kívül eső töltések és dipólusok hatásának számítására.

Bevezette a Nernst-Planck egyenletnek egy integrált alakját, amely lehetőséget adott az egyensúlyi GCMC szimulációk által szolgáltatott koncentrációprofilok felhasználásával az ioncsatornának különböző ionokra vonatkozó vezetésének számítására.

Bizonyította, hogy a tömbfázisú elektrolit közepes aktivitási együtthatójának nem monoton koncentrációfüggő viselkedése magyarázható a koncentrációfüggő dielektromos állandó használatával.

Megfelelő módszerek alkalmazásával sikeresen reprodukálta szimulációkkal a kettősréteg kapacitásának anomális hőmérsékletfüggését és megállapította annak okát.

Vizsgálatai kiderítették, hogy az elektromos kettősréteg esetében a belső réteg és az elektrolit határfelületén indukált töltés jelenik meg, amelyet Gouy-Chapman-elmélet nem vesz figyelembe. Ezt korrigálandó egy új egyenletet vezetett be a belső réteg kapacitásának leírására.

Sikeresen alkalmazta a Monte Carlo szimulációt elektromos kettős rétegek vizsgálatára az ion-dipólus modell esetében.

Az általa továbbfejlesztett szimulációs módszerek alkalmasnak bizonyultak a biológiai kalcium- és nátriumcsatornák esetében kísérletileg tapasztalt blokkolási jelenségek elméleti leírására. Ezek alapján azonosította az ionszelektivitást indukáló mechanizmust és megállapította a különböző szerkezeti paraméterek hatását a csatorna szelektivitására.

Hivatkozások

KAPCSOLÓDÓ DOKUMENTUMOK

A fejezetben meggyőző módon mutatja be a jelölt, hogy milyen módon lehet magyarázni az ioncsatornák Ca/Na szelektivitását illetve Almers-McClesky kísérletet. Mit gondol a

elektrolit fajlagos elektromos vezetését. Szimuláiós módszerekkel igazoltuk, hogy a diúziós. tényez® és az elektromos vezetés er®s pórussugár-függése ellenére a

Különböz ı elméleti megközelítések ötvözésével sikeresen továbbfejlesztette a Monte Carlo szimulációs módszert, amely így alkalmasabbá vált

A nagykanonikus sokaság, a kanonikus sokaságnak egy másik, az izoterm-izobár sokaságtól eltér általánosítása olyan rendszerek együttesét jelenti, amelyek a

23 Among the various computer simulation techniques, the grand canonical Monte Carlo (GCMC) method 23,24 is particularly suitable for studying adsorption,

Ezzel is arra az innovatív felfogásra irányítva a figyelmet, amely azt jelenti ki, hogy tulajdonképp tágabb körben értelmezve a felsőoktatás-pedagógia vonzáskörébe tarto-

A kötet második egysége, Virtuális oktatás címmel a VE környezetek oktatási felhasználhatóságával kapcso- latos lehetőségeket és problémákat boncolgatja, azon belül is a

táblázat: Az innovációs index, szervezeti tanulási kapacitás és fejlődési mutató korrelációs mátrixa intézménytí- pus szerinti bontásban (Pearson korrelációs