grid overlaid on the imaged area. T

grid overlaid on the imaged area. This corresponds to a
pixel size of 10 × 10 nm2. Figure 8a,b illustrates a typical
ambient c-AFM result including topography and a conductivity
map collected at 100 mV shown in Figure 8b.
Notice that the current is maximized at the edges of the
pillars extending into the BFO matrix. Furthermore, some
of the pillars feature a central spot of low conductivity,
while others are fully conductive. The inset of Figure 8d
illustrates details of the FORC-IV experiment, specifically
the applied triangular bias waveform, shown in blue, and
average current response for the entire 50 × 50 pixel
spectroscopy area as a function of time, shown in green.
Figure 8d shows the average current loop for the whole
bias waveform as a function of voltage; note that these
curves are essentially featureless with little to no hysteresis
and are highly smooth in both forward and reverse voltage
sweep directions.
The multidimensional nature of these data, combined
with the lack of analytical or numerical physical models,
naturally calls for multivariate statistical analysis in order
to extract the most comprehensive view of the physical
behavior of the CFO-BFO system. While PCA and ICA
are powerful methods that allow one to take a closer
look into the structure of the data, a preferable method
would preserve physical information in the data and
allow fully quantitative analysis. Such a method will
separate the data into a combination of well-defined
components with clear spectroscopic behavior that has
an intensity weight component, providing insight into
the spatial distribution of the behavior. Ideally, these

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตารางวางทับบนพื้นที่ถูกจำลองไว้ นี้สอดคล้องกับการขนาดพิกเซลของ 10 × 10 nm2 รูปที่ 8a, b แสดงเป็นผลรอบ c-ด้านภูมิประเทศและการนำแผนที่รวบรวม 100 mV ที่แสดงในรูปที่ 8bสังเกตเห็นว่า ในปัจจุบันถูกขยายใหญ่สุดของขอบในเสาขยายลงในเมตริกซ์ BFO นอกจากนี้ บางหลักการมีจุดศูนย์กลางการนำไฟฟ้าต่ำในขณะที่ผู้อื่นจะนำไฟฟ้าเต็ม แทรกรูป 8 ดีแสดงรายละเอียดการทดลอง FORC-IV โดยเฉพาะการใช้สามเหลี่ยม bias รูปคลื่น แสดงเป็นสีน้ำเงิน และตอบสนองต่อปัจจุบันสำหรับพิกเซล 50 × 50 ทั้งหมดตั้งมิกเป็นฟังก์ชันของเวลา แสดงในสีเขียวรูปที่ 8 d แสดงห่วงปัจจุบันเฉลี่ยสำหรับทั้งหมดรูปคลื่น bias เป็นฟังก์ชันของแรงดันไฟฟ้า หมายเหตุที่เหล่านี้เส้นโค้งเป็นหลัก featureless สัมผัสไม่น้อยและมีที่ราบสูงในแรงดันไปข้างหน้า และย้อนกลับทางการกวาดลักษณะหลายมิติของข้อมูลเหล่านี้ รวมมีการวิเคราะห์ หรือตัวเลขแบบจำลองทางกายภาพเรียกธรรมชาติสำหรับตัวแปรพหุการวิเคราะห์ทางสถิติตามลำดับการขยายมุมมองที่ครอบคลุมของจริงการทำงานของระบบ CFO BFO ในขณะที่ PCA และ ICAเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพที่ช่วยให้การอย่างใดอย่างหนึ่งดูโครงสร้างของข้อมูล วิธีการดีกว่าจะเก็บรักษาข้อมูลในข้อมูล และอนุญาตอย่างสมบูรณ์การวิเคราะห์เชิงปริมาณ วิธีการดังกล่าวจะแยกข้อมูลเป็นชุดของการส่วนประกอบที่ มีลักษณะใสด้านที่มีมีส่วนประกอบน้ำหนักเข้ม ให้เข้าใจการกระจายเชิงพื้นที่ของลักษณะการทำงาน ระดับ เหล่านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตารางวางทับบนพื้นที่ถ่ายภาพ นี้สอดคล้องกับ
พิกเซลขนาด 10 × 10 nm2 รูป 8A, B แสดงให้เห็นโดยทั่วไป
ผลรอบ C-AFM รวมทั้งภูมิประเทศและการนำ
แผนที่เก็บที่ 100 mV แสดงในรูปที่ 8B.
ขอให้สังเกตว่าในปัจจุบันมีการขยายใหญ่สุดที่ขอบของ
เสาขยายเข้าไปในเมทริกซ์ BFO นอกจากนี้บาง
เสามีจุดกลางของการนำต่ำ
ขณะที่คนอื่นเป็นสื่อกระแสไฟฟ้าได้อย่างเต็มที่ แทรกรูปที่ 8
แสดงให้เห็นถึงรายละเอียดของการทดลอง FORC-IV เฉพาะ
ที่ใช้รูปแบบของคลื่นอคติสามเหลี่ยมแสดงในสีฟ้าและ
ตอบกลับโดยเฉลี่ยในปัจจุบันสำหรับทั้ง 50 × 50 พิกเซล
พื้นที่สเปกโทรสโกเป็นหน้าที่ของเวลาที่แสดงเป็นสีเขียว.
รูปที่ 8 แสดงให้เห็นห่วงในปัจจุบันเฉลี่ยสำหรับทั้ง
รูปแบบของคลื่นอคติเป็นหน้าที่ของแรงดันไฟฟ้า; ทราบว่าสิ่งเหล่านี้
เส้นโค้งเป็นหลักจุดเด่นมีน้อยถึงไม่มีฮี
และมีความเรียบมากในทั้งสองไปข้างหน้าและย้อนกลับแรงดัน
ทิศทางกวาด.
ลักษณะหลายมิติของข้อมูลเหล่านี้รวม
กับการขาดของแบบจำลองทางกายภาพการวิเคราะห์หรือตัวเลขที่
ธรรมชาติเรียกร้องให้มีการวิเคราะห์ทางสถิติหลายตัวแปรใน เพื่อ
ที่จะดึงมุมมองที่ครอบคลุมมากที่สุดของร่างกาย
การทำงานของระบบ CFO-BFO ในขณะที่ PCA และ ICA
เป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพที่ช่วยให้หนึ่งที่จะใช้ใกล้ชิด
ลักษณะเป็นโครงสร้างของข้อมูลที่เป็นวิธีการที่ดีกว่าที่
จะเก็บรักษาข้อมูลทางกายภาพในข้อมูลและ
ช่วยให้การวิเคราะห์เชิงปริมาณอย่างเต็มที่ วิธีดังกล่าวจะ
แยกข้อมูลลงในการรวมกันของดีกำหนด
ส่วนประกอบที่มีพฤติกรรมสเปกโทรสโกที่ชัดเจนว่ามี
องค์ประกอบน้ำหนักความเข้มให้ข้อมูลเชิงลึกใน
การกระจายของพฤติกรรม จะเป็นการดีเหล่านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตะแกรงวางทับบนอื่นๆพื้นที่ นี้สอดคล้องกับขนาดพิกเซลของ 10 × 10 ตารางนาโนมิเตอร์ . รูป 8A , B แสดงให้เห็นโดยทั่วไปผล c-afm แวดล้อมรวมถึงภูมิประเทศและไฟฟ้าแผนที่ครบ 100 เพลง แสดงในรูปที่ใส่ .สังเกตเห็นว่า ปัจจุบันกำลังขยายที่ขอบของเสาขยายลงไปใน bfo เมทริกซ์ นอกจากนี้ บางของเสามีจุดศูนย์กลางของการนำความร้อนต่ำในขณะที่คนอื่น ๆอย่างเอื้อ . ใส่เข้าไปในรูป 8Dแสดงรายละเอียดของ forc-iv การทดลอง โดยเฉพาะใช้สามเหลี่ยมอคติแบบที่แสดงในสีฟ้ากระแสตอบรับมีทั้ง 50 × 50 พิกเซลีพื้นที่ที่เป็นฟังก์ชั่นของเวลา แสดงเป็นสีเขียวรูป 8D แสดงกระแสเฉลี่ยห่วงสำหรับทั้งตั้งค่าสัญญาณที่เป็นฟังก์ชันของแรงดัน โปรดทราบว่าเหล่านี้เส้นโค้งเป็นหลักซึ่งไม่น่าสนใจไม่น้อยกับแอกและจะขอเนียนทั้งข้างหน้าและย้อนกลับ แรงดันไฟฟ้าเส้นทางการค้นหาลักษณะหลายมิติของข้อมูลเหล่านี้ รวมกับการขาดหรือรูปแบบตัวเลขเชิงกายภาพธรรมชาติเรียกร้องสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติหลายตัวแปรเพื่อแยกมุมมองที่ครอบคลุมมากที่สุดของร่างกายพฤติกรรมของระบบ cfo-bfo . ในขณะที่ PCA และไอซีเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพที่ช่วยให้หนึ่งที่จะใช้ใกล้ชิดมีลักษณะเป็นโครงสร้างของข้อมูล วิธีกว่าจะรักษาข้อมูลทางกายภาพในข้อมูลให้เต็มที่ การวิเคราะห์เชิงปริมาณ วิธีนี้จะแยกข้อมูลในการต่อประกอบกับพฤติกรรมทางชัดเจนว่ามีความเข้มของน้ำหนักส่วนผสมให้ลึกลงไปการกระจายเชิงพื้นที่ของพฤติกรรม ดีเหล่านี้