MARC

 008240612s2022      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016931879
■00520240214100321
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798380621786
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30243503
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a620.5
■1001  ▼aZeltmann,  Steven.
■24510▼aDynamical  Diffraction:  Friend  or  Foe?  4D-STEM  Measurements  Robust  To  Multiple  Scattering▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bUniversity  of  California,  Berkeley.  ▼c2022
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2022
■300    ▼a1  online  resource(139  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-04,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Minor,  Andrew  M.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  Berkeley,  2022.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aFour-dimensional  scanning  transmission  electron  microscopy  (4D--STEM)  is  a  modern  operating  mode  of  a  transmission  electron  microscope  in  which  a  focused  electron  probe  is  rastered  across  the  sample  and  the  diffraction  pattern  is  recorded  at  each  position.  The  resulting  diffraction  patterns  can  be  analyzed  to  obtain  a  wealth  of  local  structural  information,  such  as  deformation  or  strain,  changes  in  symmetry  or  lattice  distortions,  orientation  of  a  crystal  lattice,  as  well  as  to  measure  electric  and  magnetic  fields.  More  advanced  analyses,  i.e.  ptychography,  can  also  extract  structural  information  at  a  spatial  resolution  finer  than  the  size  of  the  electron  probe.Several  challenges  arise  in  realizing  these  measurements:  First,  the  sheer  number  of  diffraction  patterns  recorded  in  a  4D-STEM  experiment  leads  to  computational  challenges  and  puts  demands  on  the  complexity  of  the  algorithms  used  to  recover  the  structural  information.  Second,  experimental  considerations  often  strictly  limit  the  number  of  electrons  in  each  of  the  diffraction  patterns,  which  can  be  mitigated  through  robust  analysis  approaches  or  by  de-noising  that  takes  advantage  of  the  high  dimensionality  of  the  data.  Most  critically,  all  of  the  structural  measurements  described  above  are  effectively  trivial  in  the  limit  of  thin  and  weakly  scattering  materials  but  become  rather  challenging  when  analyzing  diffraction  from  a  thick  sample  where  multiple  scattering  effects  are  present.In  this  work,  we  will  explore  several  means  to  mitigate  these  challenges.  First,  to  handle  the  large  quantities  of  data  and  the  low  number  of  electrons  recorded  by  modern  detectors  operated  at  their  full  speed,  we  will  show  a  hyperspectral  denoising  method  based  on  total  variation  denoising  and  show  its  application  to  4D--STEM  datasets.The  bulk  of  this  work,  however,  will  focus  on  the  latter  challenge:  dynamical  scattering.  In  4D--STEM  measurements  of  local  strain  or  deformation,  dynamical  scattering  causes  unwanted  contrast  inside  of  diffraction  disks  which  hinders  accurate  determination  of  the  lattice.  To  mitigate  this,  we  demonstrate  a  method  for  imprinting  known  contrast  into  the  diffraction  disks  to  improve  the  precision  of  the  measured  lattice.  In  measurements  of  the  local  orientation  of  the  crystal,  multiple  scattering  causes  the  diffraction  disk  intensities  to  vary  in  a  highly  nonlinear  way  as  the  crystal  tilts,  and  as  a  function  of  the  thickness  of  the  crystal.  We  present  a  hybrid  pattern-matching  and  simulation-matching  algorithm  for  precisely  determining  both  the  orientation  and  thickness  of  a  crystalline  sample  from  4D--STEM  measurements.  Finally,  many  polar  structures  of  technological  interest  exist  only  under  exacting  electrical  and  mechanical  boundary  conditions  and  so  can  only  be  studied  as  a  thick  and  heterogeneous  sample.  To  measure  polarization  structures  in  such  materials,  we  construct  a  dynamical  scattering  model  for  the  system  and  demonstrate  an  optimization  procedure  which  recovers  local  polar  order  from  large-area  scans  of  a  thick  multilayer  sample.
■590    ▼aSchool  code:  0028.
■650  4▼aNanoscience.
■650  4▼aPhysics.
■650  4▼aMaterials  science.
■650  4▼aEngineering.
■653    ▼aElectron  probe
■653    ▼aMagnetic  fields
■653    ▼aDiffraction  patterns
■653    ▼aMultiple  scattering  effects
■690    ▼a0794
■690    ▼a0565
■690    ▼a0605
■690    ▼a0537
■71020▼aUniversity  of  California,  Berkeley▼bMaterials  Science  &  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-04B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0028
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2022
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16931879▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서