מחשב אינדקסים של מילר לזיהוי מישורי גביש
חשב אינדקסים של מילר מהקטעים של גביש עם כלי קל לשימוש זה. חיוני לקריסטלוגרפיה, מדע חומרים ויישומים בפיזיקה של מצב מוצק.
מחשבון אינדקס מילר
חיתוכים של גביש
הזן את החיתוכים של מישור הגביש עם צירי x, y ו-z. השתמש ב'0' עבור מישורים המקבילים לציר (חיתוך אינסופי).
הזן מספר או 0 עבור אינסוף
הזן מספר או 0 עבור אינסוף
הזן מספר או 0 עבור אינסוף
אינדקסי מילר
אינדקסי מילר עבור מישור זה הם:
ויזואליזציה
מהם אינדקסי מילר?
אינדקסי מילר הם מערכת סימון המשמשת בקריסטלוגרפיה לציון מישורים וכיוונים ברשתות גביש.
כדי לחשב אינדקסי מילר (h,k,l) מחיתוכים (a,b,c):
1. קח את ההפכים של החיתוכים: (1/a, 1/b, 1/c) 2. המרה לקבוצת המספרים הקטנה ביותר עם אותו יחס 3. אם מישור מקביל לציר (חיתוך = אינסוף), אינדקס מילר המתאים לו הוא 0
- אינדקסים שליליים מצוינים עם פס מעל המספר, לדוגמה, (h̄,k,l)
- הסימון (hkl) מייצג מישור ספציפי, בעוד ש-{hkl} מייצג משפחת מישורים שקולים
- אינדקסי כיוונים נכתבים בסוגריים מרובעים [hkl], ומשפחות של כיוונים מסומנות ב< hkl>
תיעוד
מחשבון אינדקס מילר
מבוא
המחשבון אינדקס מילר הוא כלי עוצמתי עבור קריסטלוגרפים, מדעני חומרים וסטודנטים לקבוע את אינדקסי מילר של מישורי גביש. אינדקסי מילר הם מערכת סימון המשמשת בקריסטלוגרפיה כדי לציין מישורים וכיוונים ברשתות גביש. מחשבון זה מאפשר לך בקלות להמיר את החיתוכים של מישור גביש עם צירי הקואורדינטות לאינדקסי מילר המתאימים, ומספק דרך סטנדרטית לזהות ולתקשר על מישורי גביש ספציפיים.
אינדקסי מילר הם יסודיים להבנת מבני גביש ותכונותיהם. על ידי ייצוג מישורים עם קבוצת שלושה מספרים שלמים (h,k,l), אינדקסי מילר מאפשרים למדענים לנתח דפוסי פיזור קרני X, לחזות התנהגויות צמיחה של גבישים, לחשב מרחקים בין מישורים ולחקור תכונות פיזיקליות שונות התלויות בכיווניות קריסטלוגרפית.
מה הם אינדקסי מילר?
אינדקסי מילר הם קבוצת שלושה מספרים שלמים (h,k,l) המגדירים משפחת מישורים מקבילים ברשת גביש. אינדקסים אלה נגזרים מההפכים של החיתוכים השבריים שמישור עושה עם הצירים הקריסטלוגרפיים. הסימון מספק דרך סטנדרטית לזהות מישורים ספציפיים בתוך מבנה גביש.
ייצוג חזותי של אינדקסי מילר
נוסחה לחישוב אינדקסי מילר
כדי לחשב את אינדקסי מילר (h,k,l) של מישור גביש, בצע את הצעדים המתמטיים הבאים:
- קבע את החיתוכים של המישור עם הצירים x, y, ו-z, נותן ערכים a, b, ו-c.
- קח את ההפכים של חיתוכים אלה: 1/a, 1/b, 1/c.
- המיר את ההפכים הללו לקבוצת המספרים השלמים הקטנה ביותר ששומרת על אותו יחס.
- שלושת המספרים המתקבלים הם אינדקסי מילר (h,k,l).
מתמטית, זה יכול להתבטא כך:
כאשר:
- (h,k,l) הם אינדקסי מילר
- a, b, c הם החיתוכים של המישור עם הצירים x, y, ו-z, בהתאמה
מקרים מיוחדים ומסורות
מספר מקרים מיוחדים ומסורות חשובים להבנה:
-
חיתוכים אינסופיים: אם מישור מקביל לציר, החיתוך שלו נחשב לאינסופי, ואינדקס מילר המתאים הופך לאפס.
-
אינדקסים שליליים: אם מישור חותך ציר בצד השלילי של המקור, אינדקס מילר המתאים הוא שלילי, מסומן עם קו מעל המספר בסימון קריסטלוגרפי, לדוגמה, (h̄kl).
-
חיתוכים שבריים: אם החיתוכים הם שבריים, הם מומרצים לאינדקסים על ידי הכפלה במספר השלם המשותף הקטן ביותר.
-
פשטות: אינדקסי מילר תמיד מצומצמים לקבוצת המספרים השלמים הקטנה ביותר ששומרת על אותו יחס.
מדריך שלב-אחר-שלב לשימוש במחשבון
המחשבון שלנו לאינדקסי מילר מספק דרך פשוטה לקבוע את אינדקסי מילר עבור כל מישור גביש. הנה איך להשתמש בו:
-
הזן את החיתוכים: הזן את הערכים שבהם המישור חותך את הצירים x, y, ו-z.
- השתמש במספרים חיוביים עבור חיתוכים בצד החיובי של המקור.
- השתמש במספרים שליליים עבור חיתוכים בצד השלילי.
- הזן "0" עבור מישורים המקבילים לציר (חיתוך אינסופי).
-
צפה בתוצאות: המחשבון יחישב אוטומטית ויציג את אינדקסי מילר (h,k,l) עבור המישור שצוין.
-
הדמיה של המישור: המחשבון כולל הדמיה תלת-ממדית כדי לעזור לך להבין את הכיווניות של המישור בתוך הרשת הגבישית.
-
העתק את התוצאות: השתמש בכפתור "העתק ללוח" כדי להעביר בקלות את אינדקסי מילר המחושבים ליישומים אחרים.
דוגמת חישוב
בואו נעבור על דוגמה:
נניח שמישור חותך את הצירים x, y, ו-z בנקודות 2, 3, ו-6 בהתאמה.
- החיתוכים הם (2, 3, 6).
- לקיחת ההפכים: (1/2, 1/3, 1/6).
- כדי למצוא את קבוצת המספרים השלמים הקטנה ביותר עם אותו יחס, הכפל על ידי המספר השלם המשותף הקטן ביותר של המכנים (LCM של 2, 3, 6 = 6): (1/2 × 6, 1/3 × 6, 1/6 × 6) = (3, 2, 1).
- לכן, אינדקסי מילר הם (3,2,1).
שימושים עבור אינדקסי מילר
אינדקסי מילר ישנם שימושים רבים במגוון תחומים מדעיים והנדסיים:
קריסטלוגרפיה ופיזור קרני X
אינדקסי מילר חיוניים לפירוש דפוסי פיזור קרני X. המרחק בין מישורי גביש, המוכרים על ידי אינדקסי מילר שלהם, קובע את הזוויות בהן קרני X מפוזרות, בהתאם לחוק ברג:
כאשר:
- הוא מספר שלם
- הוא אורך הגל של קרני X
- הוא המרחק בין מישורים עם אינדקסי מילר (h,k,l)
- היא זווית ההתקפה
מדעי חומרים והנדסה
-
ניתוח אנרגיית שטח: מישורי גביש שונים יש להם אנרגיות שטח שונות, המשפיעות על תכונות כמו צמיחה של גבישים, קטליזה והדבקה.
-
תכונות מכניות: הכיווניות של מישורי גביש משפיעה על תכונות מכניות כמו מערכות החלקה, מישורי סדיקה והתנהגות שבר.
-
ייצור חומרים חצי-מוליכים: בייצור חומרים חצי-מוליכים, מישורי גביש ספציפיים נבחרים עבור צמיחה אפיטקסיאלית וייצור מכשירים בשל תכונותיהם האלקטרוניות.
-
ניתוח טקסטורה: אינדקסי מילר עוזרים לתאר כיווניות מועדפת (טקסטורה) בחומרים פוליקריסטליים, המשפיעה על תכונותיהם הפיזיקליות.
מינרלוגיה וגיאולוגיה
גיאולוגים משתמשים באינדקסי מילר כדי לתאר פנים גבישיים ומישורי סדיקה במינרלים, מה שעוזר בזיהוי ובהבנת תנאי היווצרות.
יישומים חינוכיים
אינדקסי מילר הם מושגים יסודיים הנלמדים בקורסים במדעי חומרים, קריסטלוגרפיה ופיזיקה של מצב מוצק, מה שהופך את המחשבון הזה לכלי חינוכי יקר ערך.
חלופות לאינדקסי מילר
בעוד שאינדקסי מילר הם הסימון הנפוץ ביותר עבור מישורי גביש, מספר מערכות חלופיות קיימות:
-
אינדקסי מילר-ברוואי: מערכת סימון של ארבעה אינדקסים (h,k,i,l) המשמשת עבור מערכות גביש הקסגונל, כאשר i = -(h+k). סימון זה משקף טוב יותר את הסימטריה של מבנים הקסגונליים.
-
סימני ובר: בשימוש בעיקר בספרות ישנה, במיוחד עבור תיאור כיוונים בגבישים קוביים.
-
וקטורי רשת ישירים: במקרים מסוימים, מישורים מתוארים באמצעות הווקטורים הישירים של הרשת ולא באמצעות אינדקסי מילר.
-
מיקומים וויקוף: לתיאור מיקומים אטומיים בתוך מבני גביש ולא מישורים.
למרות חלופות אלו, אינדקסי מילר נשארים הסימון הסטנדרטי בשל הפשטות והיישום האוניברסלי שלהם בכל מערכות הגביש.
היסטוריה של אינדקסי מילר
מערכת אינדקסי מילר פותחה על ידי המינרלוג והקריסטלוגרף הבריטי ויליאם האלואוס מילר בשנת 1839, שפורסמה בכתביו "מדריך לקריסטלוגרפיה". הסימון של מילר נבנה על בסיס עבודות קודמות של אוגוסט ברוואי ואחרים, אך סיפק גישה מתמטית יותר אלגנטית ועקבית.
לפני מערכת מילר, השתמשו במגוון סמלים כדי לתאר פנים גביש, כולל פרמטרי וייס וסימני נאומן. החדשנות של מילר הייתה השימוש בהפכים של חיתוכים, שהפך את החישובים הקריסטלוגרפיים להרבה יותר פשוטים וסיפק ייצוג אינטואיטיבי יותר של מישורים מקבילים.
המאמצים לאמץ את אינדקסי מילר התגברו עם גילוי פיזור קרני X על ידי מקס פון לאוי בשנת 1912 ועבודותיו של ויליאם לורנס ברג וויליאם הנרי ברג. מחקריהם הראו את השימוש המעשתי של אינדקסי מילר בפירוש דפוסי פיזור וקביעת מבני גביש.
במהלך המאה ה-20, כאשר הקריסטלוגרפיה הפכה לחשובה יותר ויותר במדעי החומרים, פיזיקה של מצב מוצק וביוכימיה, אינדקסי מילר הוקמו כסימון הסטנדרטי. כיום, הם נשארים חיוניים בטכניקות מודרניות של אופי חומר, קריסטלוגרפיה חישובית ועיצוב ננומטרים.
דוגמאות קוד לחישוב אינדקסי מילר
1import math
2import numpy as np
3
4def calculate_miller_indices(intercepts):
5 """
6 חישוב אינדקסי מילר מחיתוכים
7
8 Args:
9 intercepts: רשימה של שלושה חיתוכים [a, b, c]
10
11 Returns:
12 רשימה של שלושה אינדקסי מילר [h, k, l]
13 """
14 # טיפול בחיתוכים אינסופיים (מקביל לציר)
15 reciprocals = []
16 for intercept in intercepts:
17 if intercept == 0 or math.isinf(intercept):
18 reciprocals.append(0)
19 else:
20 reciprocals.append(1 / intercept)
21
22 # מצא ערכים שאינם אפס עבור חישוב GCD
23 non_zero = [r for r in reciprocals if r != 0]
24
25 if not non_zero:
26 return [0, 0, 0]
27
28 # סקל את המספרים כדי לקבל שלמים סבירים (להימנע מבעיות נקודה צפה)
29 scale = 1000
30 scaled = [round(r * scale) for r in non_zero]
31
32 # מצא GCD
33 gcd_value = np.gcd.reduce(scaled)
34
35 # המיר חזרה לאינדקסים הקטנים ביותר
36 miller_indices = []
37 for r in reciprocals:
38 if r == 0:
39 miller_indices.append(0)
40 else:
41 miller_indices.append(round((r * scale) / gcd_value))
42
43 return miller_indices
44
45# דוגמת שימוש
46intercepts = [2, 3, 6]
47indices = calculate_miller_indices(intercepts)
48print(f"אינדקסי מילר עבור חיתוכים {intercepts}: {indices}") # Output: [3, 2, 1]
49
1function gcd(a, b) {
2 a = Math.abs(a);
3 b = Math.abs(b);
4
5 while (b !== 0) {
6 const temp = b;
7 b = a % b;
8 a = temp;
9 }
10
11 return a;
12}
13
14function gcdMultiple(numbers) {
15 return numbers.reduce((result, num) => gcd(result, num), numbers[0]);
16}
17
18function calculateMillerIndices(intercepts) {
19 // טיפול בחיתוכים אינסופיים
20 const reciprocals = intercepts.map(intercept => {
21 if (intercept === 0 || !isFinite(intercept)) {
22 return 0;
23 }
24 return 1 / intercept;
25 });
26
27 // מצא ערכים שאינם אפס עבור חישוב GCD
28 const nonZeroReciprocals = reciprocals.filter(val => val !== 0);
29
30 if (nonZeroReciprocals.length === 0) {
31 return [0, 0, 0];
32 }
33
34 // סקל לאינדקסים כדי להימנע מבעיות נקודה צפה
35 const scale = 1000;
36 const scaled = nonZeroReciprocals.map(val => Math.round(val * scale));
37
38 // מצא GCD
39 const divisor = gcdMultiple(scaled);
40
41 // המיר לאינדקסים הקטנים ביותר
42 const millerIndices = reciprocals.map(val =>
43 val === 0 ? 0 : Math.round((val * scale) / divisor)
44 );
45
46 return millerIndices;
47}
48
49// דוגמה
50const intercepts = [2, 3, 6];
51const indices = calculateMillerIndices(intercepts);
52console.log(`אינדקסי מילר עבור חיתוכים ${intercepts}: (${indices.join(',')})`);
53// Output: אינדקסי מילר עבור חיתוכים 2,3,6: (3,2,1)
54
1import java.util.Arrays;
2
3public class MillerIndicesCalculator {
4
5 public static int gcd(int a, int b) {
6 a = Math.abs(a);
7 b = Math.abs(b);
8
9 while (b != 0) {
10 int temp = b;
11 b = a % b;
12 a = temp;
13 }
14
15 return a;
16 }
17
18 public static int gcdMultiple(int[] numbers) {
19 int result = numbers[0];
20 for (int i = 1; i < numbers.length; i++) {
21 result = gcd(result, numbers[i]);
22 }
23 return result;
24 }
25
26 public static int[] calculateMillerIndices(double[] intercepts) {
27 double[] reciprocals = new double[intercepts.length];
28
29 // חישוב הפכים
30 for (int i = 0; i < intercepts.length; i++) {
31 if (intercepts[i] == 0 || Double.isInfinite(intercepts[i])) {
32 reciprocals[i] = 0;
33 } else {
34 reciprocals[i] = 1 / intercepts[i];
35 }
36 }
37
38 // ספירת ערכים שאינם אפס
39 int nonZeroCount = 0;
40 for (double r : reciprocals) {
41 if (r != 0) nonZeroCount++;
42 }
43
44 if (nonZeroCount == 0) {
45 return new int[]{0, 0, 0};
46 }
47
48 // סקל לאינדקסים
49 int scale = 1000;
50 int[] scaled = new int[nonZeroCount];
51 int index = 0;
52
53 for (double r : reciprocals) {
54 if (r != 0) {
55 scaled[index++] = (int) Math.round(r * scale);
56 }
57 }
58
59 // מצא GCD
60 int divisor = gcdMultiple(scaled);
61
62 // המרה לאינדקסים הקטנים ביותר
63 int[] millerIndices = new int[reciprocals.length];
64 for (int i = 0; i < reciprocals.length; i++) {
65 if (reciprocals[i] == 0) {
66 millerIndices[i] = 0;
67 } else {
68 millerIndices[i] = (int) Math.round((reciprocals[i] * scale) / divisor);
69 }
70 }
71
72 return millerIndices;
73 }
74
75 public static void main(String[] args) {
76 double[] intercepts = {2, 3, 6};
77 int[] indices = calculateMillerIndices(intercepts);
78
79 System.out.println("אינדקסי מילר עבור חיתוכים " +
80 Arrays.toString(intercepts) + ": " +
81 Arrays.toString(indices));
82 // Output: אינדקסי מילר עבור חיתוכים [2.0, 3.0, 6.0]: [3, 2, 1]
83 }
84}
85
1' פונקציית VBA ב-Excel לחישוב אינדקסי מילר
2Function CalculateMillerIndices(x As Double, y As Double, z As Double) As String
3 Dim recipX As Double, recipY As Double, recipZ As Double
4 Dim nonZeroCount As Integer, i As Integer
5 Dim scale As Long, gcdVal As Long
6 Dim scaledVals() As Long
7 Dim millerH As Long, millerK As Long, millerL As Long
8
9 ' חישוב הפכים
10 If x = 0 Then
11 recipX = 0
12 Else
13 recipX = 1 / x
14 End If
15
16 If y = 0 Then
17 recipY = 0
18 Else
19 recipY = 1 / y
20 End If
21
22 If z = 0 Then
23 recipZ = 0
24 Else
25 recipZ = 1 / z
26 End If
27
28 ' ספירת ערכים שאינם אפס
29 nonZeroCount = 0
30 If recipX <> 0 Then nonZeroCount = nonZeroCount + 1
31 If recipY <> 0 Then nonZeroCount = nonZeroCount + 1
32 If recipZ <> 0 Then nonZeroCount = nonZeroCount + 1
33
34 If nonZeroCount = 0 Then
35 CalculateMillerIndices = "(0,0,0)"
36 Exit Function
37 End If
38
39 ' סקל לאינדקסים
40 scale = 1000
41 ReDim scaledVals(1 To nonZeroCount)
42 i = 1
43
44 If recipX <> 0 Then
45 scaledVals(i) = Round(recipX * scale)
46 i = i + 1
47 End If
48
49 If recipY <> 0 Then
50 scaledVals(i) = Round(recipY * scale)
51 i = i + 1
52 End If
53
54 If recipZ <> 0 Then
55 scaledVals(i) = Round(recipZ * scale)
56 End If
57
58 ' מצא GCD
59 gcdVal = scaledVals(1)
60 For i = 2 To nonZeroCount
61 gcdVal = GCD(gcdVal, scaledVals(i))
62 Next i
63
64 ' חישוב אינדקסי מילר
65 If recipX = 0 Then
66 millerH = 0
67 Else
68 millerH = Round((recipX * scale) / gcdVal)
69 End If
70
71 If recipY = 0 Then
72 millerK = 0
73 Else
74 millerK = Round((recipY * scale) / gcdVal)
75 End If
76
77 If recipZ = 0 Then
78 millerL = 0
79 Else
80 millerL = Round((recipZ * scale) / gcdVal)
81 End If
82
83 CalculateMillerIndices = "(" & millerH & "," & millerK & "," & millerL & ")"
84End Function
85
86Function GCD(a As Long, b As Long) As Long
87 Dim temp As Long
88
89 a = Abs(a)
90 b = Abs(b)
91
92 Do While b <> 0
93 temp = b
94 b = a Mod b
95 a = temp
96 Loop
97
98 GCD = a
99End Function
100
101' שימוש ב-Excel:
102' =CalculateMillerIndices(2, 3, 6)
103' תוצאה: (3,2,1)
104
1#include <iostream>
2#include <vector>
3#include <cmath>
4#include <numeric>
5#include <algorithm>
6
7// חישוב GCD של שני מספרים
8int gcd(int a, int b) {
9 a = std::abs(a);
10 b = std::abs(b);
11
12 while (b != 0) {
13 int temp = b;
14 b = a % b;
15 a = temp;
16 }
17
18 return a;
19}
20
21// חישוב GCD של מספרים מרובים
22int gcdMultiple(const std::vector<int>& numbers) {
23 int result = numbers[0];
24 for (size_t i = 1; i < numbers.size(); ++i) {
25 result = gcd(result, numbers[i]);
26 }
27 return result;
28}
29
30// חישוב אינדקסי מילר מחיתוכים
31std::vector<int> calculateMillerIndices(const std::vector<double>& intercepts) {
32 std::vector<double> reciprocals;
33
34 // חישוב הפכים
35 for (double intercept : intercepts) {
36 if (intercept == 0 || std::isinf(intercept)) {
37 reciprocals.push_back(0);
38 } else {
39 reciprocals.push_back(1.0 / intercept);
40 }
41 }
42
43 // מצא ערכים שאינם אפס
44 std::vector<double> nonZeroReciprocals;
45 for (double r : reciprocals) {
46 if (r != 0) {
47 nonZeroReciprocals.push_back(r);
48 }
49 }
50
51 if (nonZeroReciprocals.empty()) {
52 return {0, 0, 0};
53 }
54
55 // סקל לאינדקסים
56 const int scale = 1000;
57 std::vector<int> scaled;
58 for (double r : nonZeroReciprocals) {
59 scaled.push_back(std::round(r * scale));
60 }
61
62 // מצא GCD
63 int divisor = gcdMultiple(scaled);
64
65 // המרה לאינדקסים הקטנים ביותר
66 std::vector<int> millerIndices;
67 for (double r : reciprocals) {
68 if (r == 0) {
69 millerIndices.push_back(0);
70 } else {
71 millerIndices.push_back(std::round((r * scale) / divisor));
72 }
73 }
74
75 return millerIndices;
76}
77
78int main() {
79 std::vector<double> intercepts = {2, 3, 6};
80 std::vector<int> indices = calculateMillerIndices(intercepts);
81
82 std::cout << "אינדקסי מילר עבור חיתוכים [";
83 for (size_t i = 0; i < intercepts.size(); ++i) {
84 std::cout << intercepts[i];
85 if (i < intercepts.size() - 1) std::cout << ", ";
86 }
87 std::cout << "]: (";
88
89 for (size_t i = 0; i < indices.size(); ++i) {
90 std::cout << indices[i];
91 if (i < indices.size() - 1) std::cout << ",";
92 }
93 std::cout << ")" << std::endl;
94
95 // Output: אינדקסי מילר עבור חיתוכים [2, 3, 6]: (3,2,1)
96
97 return 0;
98}
99
דוגמאות מספריות
הנה כמה דוגמאות נפוצות לחישוב אינדקסי מילר:
-
דוגמה 1: מקרה סטנדרטי
- חיתוכים: (2, 3, 6)
- הפכים: (1/2, 1/3, 1/6)
- הכפל על ידי LCM של המכנים (6): (3, 2, 1)
- אינדקסי מילר: (3,2,1)
-
דוגמה 2: מישור מקביל לציר
- חיתוכים: (1, ∞, 2)
- הפכים: (1, 0, 1/2)
- הכפל ב-2: (2, 0, 1)
- אינדקסי מילר: (2,0,1)
-
דוגמה 3: חיתוכים שליליים
- חיתוכים: (-1, 2, 3)
- הפכים: (-1, 1/2, 1/3)
- הכפל ב-6: (-6, 3, 2)
- אינדקסי מילר: (-6,3,2)
-
דוגמה 4: חיתוכים שבריים
- חיתוכים: (1/2, 1/3, 1/4)
- הפכים: (2, 3, 4)
- כבר בצורה של שלמים
- אינדקסי מילר: (2,3,4)
-
דוגמה 5: מישור מיוחד (100)
- חיתוכים: (1, ∞, ∞)
- הפכים: (1, 0, 0)
- אינדקסי מילר: (1,0,0)
שאלות נפוצות
למה משמשים אינדקסי מילר?
אינדקסי מילר משמשים כדי לזהות ולתאר מישורים וכיוונים ברשת גביש. הם מספקים סימון סטנדרטי שעוזר לקריסטלוגרפים, מדעני חומרים ומהנדסים לתקשר על כיווניות גביש ספציפית. אינדקסי מילר חיוניים לניתוח דפוסי פיזור קרני X, הבנת צמיחת גבישים, חישוב מרחקים בין מישורים ולחקור תכונות פיזיקליות שונות התלויות בכיווניות קריסטלוגרפית.
איך אני מטפל במישור המקביל לאחד הצירים?
כאשר מישור מקביל לציר, הוא אינו חותך את הציר, ולכן החיתוך נחשב לאינסופי. בסימון אינדקסי מילר, ההפך של אינסוף הוא אפס, ולכן אינדקס מילר המתאים הופך לאפס. לדוגמה, מישור המקביל לציר y יהיה לו חיתוכים (a, ∞, c) ואינדקסי מילר (h,0,l).
מה משמעות אינדקסים שליליים?
אינדקסים שליליים מצביעים על כך שהמישור חותך את הציר המתאים בצד השלילי של המקור. בסימון קריסטלוגרפי, אינדקסים שליליים בדרך כלל מסומנים עם קו מעל המספר, כגון (h̄kl). אינדקסים שליליים מייצגים מישורים שהם שווי ערך למקביליהם החיוביים מבחינת תכונות פיזיקליות, אך יש להם כיווניות שונה.
איך אינדקסי מילר קשורים למבנה גביש?
אינדקסי מילר קשורים ישירות לסידור האטומי במבנה גביש. המרחק בין מישורים עם אינדקסי מילר ספציפיים (dhkl) תלוי במערכת הגביש ובפרמטרי הרשת. בפיזור קרני X, מישורים אלה פועלים כמישורי השתקפות בהתאם לחוק ברג, ומייצרים דפוסי פיזור אופייניים המגלים את מבנה הגביש.
מה ההבדל בין אינדקסי מילר לאינדקסי מילר-ברוואי?
אינדקסי מילר משתמשים בשלושה מספרים שלמים (h,k,l) ומתאימים לרוב מערכות הגביש. אינדקסי מילר-ברוואי משתמשים בארבעה מספרים שלמים (h,k,i,l) ומיועדים במיוחד עבור מערכות גביש הקסגונל. האינדקס הרביעי, i, הוא מיותר (i = -(h+k)) אך עוזר לשמור על הסימטריה של המערכת ההקסגונלית ומקל על זיהוי מישורים שווי ערך.
איך אני מחשב את הזווית בין שני מישורי גביש?
הזווית θ בין שני מישורים עם אינדקסי מילר (h₁,k₁,l₁) ו-(h₂,k₂,l₂) במערכת גביש קובייתית יכולה להיות מחושבת באמצעות:
במערכות שאינן קובייתיות, החישוב מורכב יותר ודורש את הטנזור המטרי של מערכת הגביש.
האם אינדקסי מילר יכולים להיות שברים?
לא, לפי המסורת, אינדקסי מילר תמיד יהיו שלמים. אם החישוב נותן שברים, הם מומרצים לקבוצת המספרים השלמים הקטנה ביותר ששומרת על אותו יחס. זה נעשה על ידי הכפלה של כל הערכים במספר השלם המשותף הקטן ביותר.
איך אני קובע את אינדקסי מילר של פנים גביש באופן ניסי?
אינדקסי מילר של פנים גביש יכולים להתקבע ניסי באמצעות פיזור קרני X, פיזור אלקטרונים או גוניאומטריה אופטית. בפיזור קרני X, הזוויות בהן מתבצע הפיזור קשורות למרחקים בין מישורי גביש באמצעות חוק ברג, מה שיכול לשמש כדי לזהות את אינדקסי מילר המתאימים.
מה הם אינדקסי מילר של מישורים גבישיים נפוצים?
כמה מישורי גביש נפוצים ואינדקסי מילר שלהם כוללים:
- (100), (010), (001): פנים קוביות ראשיות
- (110), (101), (011): פנים אלכסוניות במערכות קוביות
- (111): פנים אוקטהדרלית במערכות קוביות
- (112): מישור החלקה נפוץ במתכות עם גביש מרכז גוף
מקורות
-
מילר, ו. ה. (1839). מדריך לקריסטלוגרפיה. קמברידג': עבור ג'יי וג'יי. דיייטון.
-
אשקרופט, נ. ו. ומרמין, נ. ד. (1976). פיזיקה של מצב מוצק. הולט, רינהארט ווינסטון.
-
המונד, צ. (2015). היסודות של קריסטלוגרפיה ופיזור (מהדורה 4). הוצאת אוקספורד.
-
קולי, ב. ד. וסטוק, ס. ר. (2014). יסודות פיזור קרני X (מהדורה 3). פיירסון.
-
קיטל, צ. (2004). מבוא לפיזיקה של מצב מוצק (מהדורה 8). ויילי.
-
קלי, א. וקלואס, ק. מ. (2012). קריסטלוגרפיה ופגמים גבישיים (מהדורה 2). ויילי.
-
האיגוד הבינלאומי של קריסטלוגרפיה. (2016). טבלאות בינלאומיות לקריסטלוגרפיה, כרך A: סימטריית קבוצת מרחב. ויילי.
-
ג'יאקובאצו, צ., מונקו, ה. ל., ארטיולי, ג., ויטרבו, ד., פראריס, ג., גילי, ג., זנוטי, ג. וקטי, מ. (2011). יסודות הקריסטלוגרפיה (מהדורה 3). הוצאת אוקספורד.
-
בירגר, מ. ג. (1978). קריסטלוגרפיה יסודית: מבוא לתכונות הגיאומטריות הבסיסיות של גבישים. MIT Press.
-
טילי, ר. ג. (2006). גבישים ומבני גביש. ויילי.
נסה את מחשבון אינדקסי מילר שלנו היום כדי לקבוע במהירות ובדיוק את אינדקסי מילר עבור כל מישור גביש. בין אם אתה סטודנט הלומד קריסטלוגרפיה, חוקר מנתח מבני חומר, או מהנדס מעצב חומרים חדשים, כלי זה יעזור לך לזהות ולהבין מישורי גביש בקלות.
כלים קשורים
גלה עוד כלים שעשויים להיות שימושיים עבור זרימת העבודה שלך