Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Методы реконструкции спектров и изображений в растровой электронной микроскопии в режиме отраженных электронов

Диссертация: Методы реконструкции спектров и изображений в растровой электронной микроскопии в режиме отраженных электронов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Третья глава посвящена описанию созданного автором программного комплекса. Рассматриваются по отдельности программы одномерного и двумерного восстановления сигнала РЭМ: программа, реализующая описанные в Главе 2 методы повышения плоского разрешенияпрограмма, реализующая реконструкцию спектра отраженных электроновпрограмма, реализующая конечно-разностные методы восстановления двумерных… Читать ещё >

Методы реконструкции спектров и изображений в растровой электронной микроскопии в режиме отраженных электронов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Обратные задачи микротомографии
    • 1. 1. Микроскопия и микротомография в отраженных электронах
      • 1. 1. 1. Краткое описание установки и метода
      • 1. 1. 2. Взаимодействие электронного зонда с веществом мишени
      • 1. 1. 3. Проблематика микроскопии в отраженных электронах
    • 1. 2. Задача реконструкции изображения
      • 1. 2. 1. Латеральное (плоское) размытие электронного пучка под поверхностью мишени
      • 1. 2. 2. Формирование изображения слоя
      • 1. 2. 3. Сведение задачи реконструкции сигнала к одномерному уравнению
    • 1. 3. Восстановление спектра отраженных электронов
    • 1. 4. Введение в постановку других задач микротомографии в отраженных электронах
      • 1. 4. 1. Исследование возможности постановки задачи фильтрации слоев
  • 2. Методы решения задачи реконструкции
    • 2. 1. Операторные уравнения и уравнение типа свёртки
    • 2. 2. Одномерная задача повышения разрешения
      • 2. 2. 1. Деконволюция
    • 2. 3. Одномерная задача реконструкции спектра
    • 2. 4. Двумерная задача
      • 2. 4. 1. Плоская деконволюция
      • 2. 4. 2. Решение на классе функций с ограниченной вариацией
      • 2. 4. 3. Адаптивная деконволюция
      • 2. 4. 4. Сравнение методов
  • 3. Описание программного комплекса
    • 3. 1. Общее описание и структура программного комплекса
      • 3. 1. 1. Программа, реализующая решение одномерного уравнения Фред-гольма 1-го рода
      • 3. 1. 2. Программа, реализующая адаптивный алгоритм решения двумерного интегрального уравнения Фредгольма 1-го рода в пространстве И^
      • 3. 1. 3. Программа, реализующая алгоритмы поиска решения двумерного интегрального уравнения Фредгольма 1-го рода в пространствах
  • У/1 и УН на равномерных сетках
    • 3. 2. Особенности численной реализации
      • 3. 2. 1. Быстрое преобразование Фурье (БПФ)
      • 3. 2. 2. Адаптивный алгоритм: структура сетки и способ ее размельчения
      • 3. 2. 3. Проблема краевого эффекта
    • 3. 3. Применение описанных алгоритмов для решения других интегральных уравнений Фредгольма 1-го рода
      • 3. 3. 1. Восстановление дефокусированных фотографий
      • 3. 3. 2. Задача диффузии

В связи с бурным развитием микрои нанотехнологий все большую актуальность приобретают неразрушающие методы исследования объектов как естественного, так и искусственного происхождения. В частности, вместе с уменьшением фактических размеров тонкой компьютерной техники, становится все сложнее осуществлять контроль качества и детектирование дефектов в их элементах, таких, например, как пла-нарные микросхемы. В МГУ им. Ломоносова профессором Э.И. Pay был разработан и реализован новый метод микротомографии, базирующийся на анализе энергетических потерь обратно рассеянных электронов. Данный метод, в сравнении с другими методами микротомографии, использующими электронный микроскоп, обладает такими весомыми преимуществами, как, например, возможность получения информации о заданном слое исследуемого объекта, характеризуемого глубиной его залегания под поверхностью объекта. Этот метод, подобно всем другим методам, имеет аппаратные ограничения. Данная диссертационная работа посвящена исследованию и решению задач реконструкции сигнала, возникающих при использовании растрового электронного микроскопа (РЭМ) в режиме обратно рассеянных электронов (ОРЭ). Актуальность Методика микротомографии в ОРЭ имеет некоторые аппаратные ограничения, связанные, в частности, с ненулевым радиусом электронного зонда, размыванием зонда по мере проникновения вглубь исследуемого образца, некоторым распределением плотности тока в сечении зонда, энергетической дисперсией электронов зонда и отраженных электронов и др. Все эти факторы в совокупности приводят к ограничению возможностей метода по разрешению получаемых изображений при сильном увеличении или большой глубине залегания исследуемого слоя, некоторому наложению близлежащих слоев объекта (что также отражается на разрешающей способности методики). Воздействие аппаратной функции спектрометра приводит к искажению энергетического спектра электронов, отраженных объектом исследования, что затрудняет спектральный анализ. Подробнее эти эффекты будут рассмотрены ниже. В то же время научно-технический прогресс требует увеличения точности диагностики и исследования микроструктур. К сожалению, аппаратура не всегда позволяет получить желаемую точность, а увеличение аппаратной точности на малую величину часто представляет собой очень сложную и дорогостоящую задачу. Совокупность факторов, описанных выше, приводит к актуальности исследования, разработки и реализации математических методов повышения точности. Под задачей реконструкции сигнала электронного микроскопа подразумевается сведение воздействия аппаратных эффектов установки к минимуму и получение как можно более «чистого» сигнала (получить «идеальный» сигнал, очевидно, невозможно) и является обратной задачей, входные данные которой задаются с некоторой погрешностью. Рассматриваемая задача реконструкции не отвечает требованиям устойчивости относительно малых погрешностей входных данных. Стоит отметить, что чуть более века назад решение таких задач не представлялось возможным и они считались не более, чем интересной математической абстракцией. Для выделения класса задач, которые в то время можно было решить, Ж. Адамаром было введено понятие корректной задачи (см. [1]). Он предложил называть корректными задачи, удовлетворяющие следующим условиям:

• Решение задачи существует.

• Единственно.

• Устойчиво по отношению к малым изменениям входных данных.

Задачи, не удовлетворяющие данным условиям, называются некорректными или некорректно поставленными. Однако, по мере развития естественных наук оказалось, что большинство обратных задач прикладной физики и химии не являются корректно поставленными, что дало толчок для развития теории некорректных задач, начало которой было положено академиком А. Н. Тихоновым в 60-х годах XX века. Эта теория была основана на понятии регуляризующего алгоритма, гарантирующего приближенному решению свойства существования, единственности, устойчивости и близости к точному решению. После основополагающих работ А. Н. Тихонова [2]- [7], М. М. Лаврентьева [8]- [9] и В. К. Иванова [10]- [13] теория решения некорректно поставленных задач была развита многими математиками [14]- [44], в том числе итерационные и адаптивные методы для решения обратных задач были рассмотрены в работах [45]- [52]. Рассматриваемые в работе задачи являются некорректными в силу того, что их решение не удовлетворяет условию устойчивости по отношению к погрешности входных данных. кажения сигнала РЭМ в отраженных электронах:

• Исследование механизма искажения спектра отраженных электронов спектрометром и детектором электронов (микроканальной пластиной) — математическая постановка задачи восстановления указанного спектра на основании проведенного исследованияразработка комплекса программ, реализующего методы решения данной задачи.

• Исследование механизма искажения изображения, получаемого при помощи РЭМ и связанного с конечным радиусом электронного зондаматематическая постановка задачи восстановления истинного коэффициента отражения электронов материалом исследуемого образцаисследование, разработка и адаптация методов решения данной задачиразработка программного комплекса, реализующая указанные методы.

Цель работы состояла в исследовании и решении следующих проблем ис.

Положения, выносимые на защиту.

1. Выбор на основе эксперимента аппаратной функции искажения изображения, получаемого при помощи сигнала РЭМ в отраженных электронахописание и постановка задачи восстановления изображения слоя.

2. Определение на основании эксперимента аппаратной функции актуальных на данный момент тороидального спектрометра и детектора электроновописание и постановка задачи восстановления истинного спектра.

3. Применение методов решения интегральных уравнений Фредгольма 1-го рода в пространствах и УН для решения задачи восстановления истинного спектра отраженных электронов и задачи восстановления изображения слоя исследуемого объекта.

4. Адаптивный алгоритм решения обратных задач, сводящихся к интегральным уравнениям Фредгольма 1-го рода.

5. Сравнительный анализ методов двумерной реконструкции изображений.

6. Комплекс программ, реализующий устойчивые методы решения задач микротомографии в отраженных электронах.

Научная НОВИЗНа Автором был исследован механизм искажения изображений, полученных при помощи РЭМ, установлена аппаратная функция искажения сигнала РЭМ в режиме ОРЭ, проведена постановка задачи реконструкции двумерного сигнала. Также была поставлена задача восстановления энергетического спектра отраженных электронов с учетом актуальной на данный момент аппаратной функции тороидального спектрометра. Последняя была получена автором на основании проведенного эксперимента. Впервые разрешены в энергетическом спектре пики, приходящиеся на упруго отраженные от поверхности электроны, что делает принципиально возможной постановку задач определения толцин пленок и материалов, из которых состоит исследуемый объект.

Для решения задач реконструкции сводящимся к интегральным уравнениям Фредгольма первого рода, автором были рассмотрены и предложены методы решения, такие, как: решение в пространстве с использованием равномерных сетокметод решения на классе функций с ограниченной полной вариацией.

Автором (в соавторстве с доц. Л. Бейлиной) также был разработан адаптивный метод решения двумерных уравнений Фредгольма 1-го рода на неравномерных сеткахв ходе разработки метода были доказаны две теоремы, на базе которых производится наиболее эффективная адаптация неравномерных сеток к конкретной задаче.

Все методы были реализованы в виде программного комплекса, допускающего использование широкого класса ядер для интегральных уравнений Фредгольма 1-го рода. Получены результаты обработки с использованием данного комплекса экспериментальных данных микротомографии в отраженных электронах.

Практическая значимость работы Результаты, полученные в работе, могут быть успешно применены для реконструкции сигнала РЭМ в режиме отраженных электронов с целью повышения пространственного разрешения изображений слоев для более точного диагностирования дефектов и исследования тонких эффектов в планар-ных микросхемах. Восстановление энергетического спектра может успешно применяться для определения структуры исследуемого объекта и материалов, составляющих его. Аппаратная функция со схожими параметрами может быть записана для ряда задач, обладающих свойствами рассеяния (например, атмосферное рассеяние, рассеяние света звезд туманностями и т. п.). Комплекс программ разработан таким образом, что аппаратная функция легко может быть заменена другой для решения задач восстановления изображений, например, смазывания и дефокусировки.

Личный ВКЛаД автора Результаты реконструкции всеми описываемыми методами сигнала РЭМ в режиме ОРЭ впервые были получены автором. Постановка математической задачи реконструкции и анализ результатов проводились под руководством проф. А. Г. Яголы, физическая постановка и измерения проводились при сотрудничестве с проф. Э. И. Рау. Постановка, решение и анализ результатов решения методом адаптивной деконволюции проводились при сотрудничестве с Л. В. Бейлиной из Технологического Университета CHALMERS, Гетеборг, Швеция. Апробация работы Основные результаты диссертационной работы были представлены:

1. На XXIII международной конференции по электронной микроскопии (Черноголовка, 2010).

2. На научном семинаре кафедры физики Пензенского Государственного Архитектурно-строительного университета (Пенза, февраль 2011 г.).

3. На научном семинаре «Computational and Applied Mathematics» в Технологическом Университете CHALMERS (Гетеборг, Швеция, 6.04.2011).

4. На ежегодной международной конференции по обратным задачам (Гетеборг, Швеция, 3.06.2011).

5. на Международном конгрессе ISAAC-2011 (Москва, 25.08.2011).

6. На научном семинаре «Computational and Applied Mathematics» в Технологическом Университете CHALMERS (Гетеборг, Швеция, 7.09.2011).

7. На научном семинаре кафедры Общей физики и ядерного синтеза МЭИ (ТУ) (Москва, 19.10.2011).

8. На научном семинаре кафедры физической электроники Физического факультета МГУ М. В. Ломоносова (Москва, 20.10.2011).

9. На научном семинаре «Обратные задачи математической физики», проводящемся в НИВЦ МГУ (Москва, 09.11.2011).

Публикации По теме работы на данный момент опубликовано 4 работы, из которых 3 статьи в рецензируемых печатных изданиях и одни тезисы конференций. В журналах из списка ВАК опубликовано 3 статьи.

Структура работы Первая глава посвящена реферативному обзору литературы, а также исследованию и постановке задач электронной микроскопии и микротомографии в отраженных электронах. Приводятся необходимые и полезные для дальнейшего рассмотрения законы взаимодействия электронного зонда микроскопа (монокинетического и мононаправленного пучка электронов заданной энергии) с атомами твердого вещества исследуемого объекта. Приводится описание метода микротомографии в отраженных электронах и рассматривается проблематика данного метода и ее более ранние исследования. Производится классификация и постановка таких задач, как: двумерная и одномерная задача повышения плоского разрешения изображения слоя исследуемого объекта, двумерная задача обращения эффекта диффузии неосновных носителей заряда, одномерная задача реконструкции энергетического спектра электронов, отраженных различными типами мишеней. Также в реферативном виде приводится исследование возможности постановки задач фильтрации наложения слоев исследуемого объекта на изображении, полученном в отраженных электронах и задачи расчета толщины слоев/пленок исходя из спектра отраженных электронов. В ходе последнего исследования выявилась недостаточность существующей физической модели отражения электронов твердым телом для постановки указанной задачи.

Вторая глава посвящена описанию методов решения обратных задач, а также представлению результатов обработки модельных и реальных данных электронного микроскопа. В начале главы даются основные понятия, необходимые для дальнейшего изложенияособое внимание уделяется уравнениям типа свертки, к которым, как показано в Главе 1, сводится задача повышения плоского разрешающей способности РЭМ в отраженных электронах. Рассматриваются алгоритмы решения одномерных задач и представляются результаты одномерного повышения плоского разрешения и результаты восстановления энергетического спектра отраженных электронов. Далее рассматриваются алгоритмы двумерной реконструкции изображений на равномерных сетках (в пространствах функций и УН). Особое внимание уделено адаптивному алгоритму реконструкции изображений на функциональном пространстве И1. Приводятся результаты обработки сигнала на симулированных (модельных) и реальных данных, полученных с использованием указанной выше методики микротомографии. Также во второй главе представлены сравнительный анализ методик реконструкции изображений, а также некоторые рекомендации по применению того или иного метода реконструкции, основанные на сравнении методов.

Третья глава посвящена описанию созданного автором программного комплекса. Рассматриваются по отдельности программы одномерного и двумерного восстановления сигнала РЭМ: программа, реализующая описанные в Главе 2 методы повышения плоского разрешенияпрограмма, реализующая реконструкцию спектра отраженных электроновпрограмма, реализующая конечно-разностные методы восстановления двумерных изображенийпрограмма, реализующая адаптивный алгоритм восстановления двумерного изображения. Приведены описания отдельных алгоритмов, использующихся в работе: алгоритма быстрого преобразования Фурье, алгоритма уточнения сетки для адаптивной реконструкции. Рассматриваются проблема краевого эффекта на восстановленных изображениях и методы ее решения. Также показана возможность и приведены результаты решения при помощи описанного программного комплекса задачи восстановления дефокусированных фотографий.

Заключение

.

Диссертационная работа посвящена исследованию проблем микротомографии, таких как восстановление энергетических спектров отраженных электронов, восстановление четких границ неоднородностей и повышение общего плоского разрешения метода микротомографии в отраженных электронах.

Результатами данной работы являются: построение математической модели искажения сигнала отраженных электронов растрового электронного микроскопа и постановка задачи реконструкции истинной картины распределения коэффициента отражения в слое исследуемого образцаактуализация аппаратной функции в модели искажения спектра отраженных электронов тороидальным спектрометром и постановка задачи восстановления истинного спектра.

Для решения поставленных задач предложены численные алгоритмы решения на различных пространствах функций как методом конечных разностей (на равномерных сетках), так и конечно-элементными методами (адаптивный метод на неравномерных сетках).

Разработанные алгоритмы также могут быть успешно применены для решения очень широкого класса прикладных физических задач, сводящихся к одномерным и двумерным интегральным уравнениям Фредгольма 1-го рода.

Сформулируем основные результаты данной работы:

1) Осуществлен на экспериментальной основе выбор аппаратной функции искажения изображения. Поставлена и решена задача реконструкции сигнала.

2) Экспериментально определена аппаратная функция тороидального спектрометра. Поставлена и решена задача восстановления истинного энергетического спектра отраженных электронов. Впервые разрешены пики упруго отраженных электронов.

3) Представлены адаптированные к задаче микротомографии алгоритмы решения интегрального уравнения Фредгольма 1-го рода, а также разработаны некоторые новые алгоритмы.

4) Предложены и реализованы в виде комплекса программ алгоритмы решения обратных задач, сводящихся к интегральным уравнениям Фредгольма 1-го рода.

Автор выражает благодарность научному руководителю, доктору физико-математических наук, профессору А. Г. Яголе за активное участие, руководство выполнением данной работы и совместное обсуждение полученных результатов.

Также автор выражает благодарность за помощь в постановке задач и научные консультации доктору физико-математических наук Э.И. Pay (МГУ им. М.В. Ломоносова) и доценту Л. В. Бейлиной (Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden).

Показать весь текст

Список литературы

  1. Hadamard J. Le probleme de Cauchy et les equations aux derivers particlee linearies hyperbolique. Paris: Hermann, 1932.
  2. А. H. О решении некорректно поставленных задач и методе регуляризации // Доклады Академии наук СССР, 1963, т. 151, к 3, с. 501—504.
  3. А. Н. О регуляризации некорректно поставленных задач // Доклады Академии наук СССР, 1963, т. 153, к 1, с. 49—52.
  4. А.Н. Об устойчивости обратных задач // Доклады Академии наук СССР, 1943, т. 39, к 5, с. 195−198.
  5. А. Н. О решении нелинейных интегральных уравнений первого рода // Доклады Академии наук СССР, 1964, т. 156, к 6, с. 1296—1299.
  6. А.Н. О нелинейных уравнениях первого рода // Доклады Академии наук СССР, 1965, т. 161, к 5, с. 1023−1026.
  7. А.Н. О методах регуляризации задач оптимального управления // Доклады Академии наук СССР, 1965, т. 162, к 4, с. 763—765.
  8. М. М. Об интегральных уравнениях первого рода // Доклады Академии наук СССР, 1959, т. 127, к 1, с. 31—33.
  9. М. М. О некоторых некорректных задачах математической физики. Новосибирск: Изд-во СО АН СССР, 1962.
  10. В. К. О линейных некорректных задачах // Доклады Академии наук СССР, 1962, т. 145, к 2, с. 270−272.
  11. В. К. О некорректно поставленных задачах // Математический сборник, 1963, т. 61, к 2, с. 211—223.
  12. В. К. О приближенном решении операторных уравнений первого рода // Журнал вычислительной математики и математической физики, 1966, т. 6, к 6, с. 1089−1094.
  13. В. К. Некорректные задачи в топологических пространствах // Сибирский математический журнал, 1969, т. 10, к 5, с. 1065—1074.
  14. В. К., Васин В. В., Танана В. П. Теория линейных некорректных задач и ее приложения. М.: Наука, 1978.
  15. М. М., Романов В. Г., Шишатский С. П. Некорректные задачи математической физики и анализа. М.: Наука, 1980.
  16. В. П. Методы решения операторных уравнений. М.: Наука, 1981.
  17. М. М., Резницкая К. Г., Яхно В. Г. Одномерные обратные задачи математической физики. Новосибирск: Наука, 1982.
  18. Г. М. Методы решения линейных некорректно поставленных задач в гильбертовых пространствах. Тарту: Изд-во Тарт. гос. ун-та, 1982.
  19. А. М. Линейные некорректные задачи со случайными ошибками в данных. Новосибирск: Наука, 1982.
  20. А. А. Операторные уравнения Вольтерра. Новосибирск: Наука, 1983.
  21. В. В. Обратные задачи математической физики. М.: Изд-во МГУ, 1984.
  22. В. Г. Обратные задачи математической физики. М.: Наука, 1984.
  23. А. В., Черепащук А. М., Ягола А. Г. Некорректные задачи астрофизики. М.: Наука, 1986.
  24. Г. М., Веретенников А. Ю. Итерационные процедуры в некорректных задачах. М.: Наука, 1986.
  25. А. Н. Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1986.
  26. С. Ф. Методы решения линейных некорректных задач. М.: Издво МГУ, 1987.
  27. В. А. Регулярные методы решения некорректно поставленных задач. М.: Наука, 1987.
  28. О. М., Артюхин Е. А., Румянцев С. В. Экстремальные методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1988.
  29. А. А. Введение в теорию обратных задач. Новосибирск: Наука, 1988.
  30. А. В., Гончарский А. В. Некорректные задачи. Численные методы и приложения. М.: Изд-во МГУ, 1989.
  31. М. П. Интегральные уравнения. Введение в теорию. М: Наука, 1975.
  32. А. В., Тихонов Н. А. Интегральные уравнения. М.: Издво МГУ, 1989.
  33. А.Н., Гончарский А. В., Степанов В. В., Ягола А. Г. Численные методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1990.
  34. А.С. Решение некорректно поставленных обратных задач. Либроком, 2010.
  35. А. М. Некорректные задачи со случайными ошибками в данных. Новосибирск: Наука, 1990.
  36. В. В., Агееев А. Л. Некорректные задачи с априорной информацией. Екатеринбург: Наука, 1993.
  37. Groetsch С. W. Inverse problems in the mathematical sciences. Braunschweig: Vieweg, 1993.
  38. И. В., Курамшина Г. М., Пентин Ю. А., Ягола А. Г. Обратные задачи колебательной спектроскопии. М.: Изд-во МГУ, 1993.
  39. А. М. Введение в теорию обратных задач. М.: Изд-во МГУ, 1994.
  40. В. К., Мельникова И. В., Филинков А. И. Дифференциально операторные уравнения и некорректные задачи. М.: Физматлит, 1995.
  41. А. Н., Леонов А. С., Ягола А. Г. Нелинейные некорректные задачи. М.: Наука, 1995.
  42. Engl Н. W., Hanke М., Neubauer A. Regularization of inverse problems. Dordrecht: Kluwer, 1996.
  43. M. M., Савельев Л. Я. Теория операторов и некорректные задачи. Новосибирск: Издательство Института математики, 1999.
  44. Ю. С., Васильев Ф. П., Потапов М. М. Основы метода динамической регуляризации. М.: Изд-во МГУ, 1999.
  45. А. В., Kokurin М. Y., Smirnova A., Iterative methods for ill-posed problems, Walter de Gruyter GmbH&Co., 2011.
  46. Bakushinsky А.В., A posteriori error estimates for approximate solutions of irregular operator equations, Doklady Mathematics, 83, 1−2, 2011.
  47. Beilina L., Klibanov M.V., Kokurin M.Yu. Adaptivity with relaxation for ill-posed problems and global convergence for a coefficient inverse problem, Journal of Mathematical Sciences, 167, 279−325, 2010.
  48. Beilina L., Klibanov M.V., A posteriori error estimates for the adaptivity technique for the Tikhonov functional and global convergence for a coefficient inverse problem, Inverse Problems, 26, 45 012, 2010.
  49. Beilina L., Klibanov M. V., Kuzhuget A. New a posteriori error estimates for adaptivity technique and global convergence for a hyperbolic coefficient inverse problem, Journal of Mathematical Sciences, 172, 449−476, 2011.
  50. Beilina L., Klibanov M.V., Reconstruction of dielectrics from experimental data via a hybrid globally convergent/adaptive inverse algorithm, Inverse Problems, 26, 125 009, 2010.
  51. Klibanov M.V., Bakushinsky A.B., Beilina L., Why a minimizer of the Tikhonov functional is closer to the exact solution than the first guess, J. Inverse and Ill-Posed Problems, 19, 83−105, 2011.
  52. Tikhonov A.N., Goncharsky A.V., Stepanov V.V., Yagola A.G., Numerical Methods for the Solution of Ill-Posed Problems, London: Kluwer, London, 1995.
  53. А.В., Черепащук A.M., Ягола А. Г. Некорректные задачи астрофизики. Москва, М.: Наука, 1985, с. 1−352.
  54. Ю.А., Гончарский А. В., Лехт Е. Е., Черепащук A.M. Использование метода регуляризации для повышения разрешающей способдности радиотелескова. Астрономический журнад, 56, № 2, 1979, с. 443−449
  55. А.Н., Гончарский А. В., Степанов В. В., Кочиков И. В. Некорректные задачи обработки изображений. ДАН СССР. 1987. Т. 294, № 4. С. 832−837.
  56. Н.А., Ягола А. Г. Восстановление смазанных и дефокусированных цветных изображений. Вычислительные методы и программирование, т. 9, 2008, с. 207 212.
  57. В.Д., Бабикова Ю. Ф., Ягола А. Г. Восстановление изображений в электронно-микроскопической авторадиографии поверхностей. М.: Энергатомиз-дат, 1991, с. 1−216
  58. А.В., Дицман С. А., Лукьянов Ф. А., Орликовский Н.А., Pay Э.И., Сеннов Р. А. // Метод и аппаратура микротомографии в сканирующей электронной микроскопии. Приборы и техника эксперимента, № 4, с. 124−134, 2010.
  59. А.Ф., Дицман С. А., Лукьянов Ф. А., Орликовский Н.А., Pay Э.И., Сеннов Р. А. // Электронно-зондовая неразрушающая бесконтактная диагностикаприборных структур микроэлектроники. Микроэлектроника, т.39, № 5, с.327−336, 2010.
  60. Dapor М., Monte-Carlo simulation of backscattered electrons and energy of thick targets and surface films, Phys. Review, Vol. 46 № 2, p.618−625
  61. Fitting H.-J., Six laws of low-energy electron scattering in solids, Journal of Electron Spectroscopy and Related Phenomena 136 (2004) 265−272
  62. Fitting H.-J., Cornet N., Roushdey Sal, Guerret-Piecourt C., Goeuriot D., A. von Czarnowski. Electron beam excitation in thin layered samples. Journal of Electron Spectroscopy and Related Phenomena, 159 (2007), p. 46−52
  63. Лукьянов Ф.А., Pay Э.И., Сеннов P.A. «Глубина пробега первичных электронов, размытие электронного пучка и пространственное разрешение в электронно-зондовых исследованиях». Известия РАН, серия физическая (2009). Т.73. № 4. С.463−472
  64. Yano F., Nomura S., Deconvolution of Scanning Electron Microscopy Images, SCANNING, Vol.15, 19−24, 1993
  65. А.В., Лукьянов Ф.А., Pay Э.И., Сеннов P.A., Ягола А. Г. «Энергетические спектры обратнорассеянных электронов от массивных твердотельных мишеней». Вестник Московского Университета. Серия 3. Физика. Астрономия. (2009). № 5. С.30−32.
  66. R.W. // Scattering of highly focused kilovolt electron beams by solids, p. 1872−1882 J. Appl. Phys. 1969. V. 40. N 4.
  67. А.Г. // Электронный луч и потенциальный рельеф. Ленинград, Энер-гоиздат. 1981, 308 стр.
  68. С.И., Кошев Н. А., Лукьянов Ф.А., Pay Э.И., Якимов Е. Б. // Сб.тез.докладов: XXIII Российская конференция по электронной микроскопии. 2010. С.103−104.
  69. В.П., Петров В. И., Степович М. А. // Моделирование процессов обратного рассеяния электронов от мишени заданной толщины при нормальном падении электронного зонда. Изв. АН, Серия Физическая, 1995, т. 59, № 2, с. 144−151.
  70. Н., Шварц Дою. Т. Линейные операторы. Т 1. Общая теория. М.: Изд-во иностр. лит., 1962.
  71. В. А. Теория операторов. М.: Дрофа, 2001.
  72. М.А., Вайникко Г. М., Забрейко П. П., Рутицкий Я. В., Стеценко В. Я. Приближённое решение операторных уравнений. М: Наука, 1969. 456 с.
  73. Р. Т. Выпуклый анализ. М.: Мир, 1973.
  74. И., Темам Р. Выпуклый анализ и вариационные проблемы. М.: Мир, 1979.
  75. Магарил-Ильяев Г. Г., Тихомиров В. М. Выпуклый анализ и его приложения. М.: Эдиториал УРСС, 2000.
  76. А. Д., Тихомиров В. М. Двойственность выпуклых функций и экстремальные задачи // Успехи матем. наук. 1958. 51−116.
  77. А. Д., Тихомиров В. М. Теория экстремальных задач. М.: Наука, 1974.
  78. Данциг Дою. Линейное программирование, его применения и обобщения. М.: Прогресс, 1966.
  79. Ф. П. Численные методы решения экстремальных задач. М.: Наука, 1988.
  80. Н. Н. Численные методы. М.: Наука, 1978.
  81. Т., Аейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы: построение и анализ. М.: МЦНМО, 2000. 960 с.
  82. Press W. H., Teukolsky S. A., Vetterling W. T., Flannery В. P. Numerical Recipes in C. http://www.fizyka.umk.pl/nrbook/bookcpdf.html/
  83. Numerical Recipes official website, http://www.nr.com
  84. В.П. //Об одном проекционно-итеративном алгоритме для операторных уравнений первого рода с возмущенным оператором. ДАН СССР., 1975, Т. 224, № 5. С.1028−1029.
  85. А.Н., Фомин C.B. Элементы теории функций и фугкционального анализа. М.:Наука, 1989.
  86. В. А. Функциональный Анализ. М.: Наука, 1993.
  87. А. Я. Лекции по функциональному анализу. М.: МЦНМО, 2004. 552 с.
  88. С.Л. Некоторые применения функционального анализа в математической физике. // М.: Наука, 1988. 333 с.
  89. . Г. // Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток. М.: Радио и связь 1985.
  90. . Р. // Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. М.:Мир, 1989.
  91. A.C. //О сходимости по полным вариациям регуляризующих алгоритмов решения некорректно поставленных задач. Журн. Выч. Мат. И мат. Физ. 2007. — Т.47 № 5.- С.767−783.
  92. A.C. //Применение функций нескольких переменных с ограниченными вариациями для численного решения двумерных некорректных задач. Сибирский журнал выч. Мат. 1999. — Т.2 № 3. — С.257−270.
  93. John Burkardt, Fem basis functions for a triangle. Computational Geometry Lab, Virginia Tech. -2010. p. 1−8.
  94. Eriksson K., Estep D., Johnson C. Calculus in Several Dimensions, Springer, Berlin, 2004.
  95. S. C. Brenner and L. R. Scott, The Mathematical Theory of Finite Element Methods (2nd edn), Springer-Verlag, New York, 2002.
  96. Johnson C., Szepessy A., Adaptive finite element methods for conservation laws based on a posteriori error estimation, Comm. Pure Appl. Math., 48, 199−234, 1995.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!