Японцы вдвое улучшили зеленые органические светодиоды
Японские исследователи улучшили органические светодиоды (OLED), основанные на испускающем зеленый свет люминофоре. В новых OLED наружу попадает 56,9 процента всего производимого света. Это в два раза больше, чем в обычных органических светодиодах.Эффективность улучшенных органических светодиодов достигает очень высокого значения в 210 люменов на ватт. Яркость таких диодов составляет 10 кандел на квадратный метр.
Новый OLED получает свет через подложку из прозрачных электродов. К подложке также прикреплена стеклянная панель с коэффициентом преломления в 2,03 и толщиной в 0,7 миллиметра. Ее обрабатывают таким образом, чтобы на поверхности получилась решетка из линз.
Эффективность сильно зависит от стеклянной панели. Без нее она составляет 94,3 люмена на ватт вместо 210.
Органические светодиоды считаются одними из самых перспективных устройств для электроники и освещения. Их недостатком является дороговизна и малое время службы синих светодиодов. В конце 2008 года корейские ученые разработали более качественный материал для синих OLED.
Квантовая математика поможет в поиске ключевых слов
Испанские ученые создали новый алгоритм поиска в тексте ключевых слов, основанный на использовании теории случайных матриц, сообщает New Scientist. Работа ученых опубликована в журнале Physical Review E.Самый простой метод поиска ключевых слов в тексте заключается в следующем. Чтобы определить, является ли слово ключевым, изучается частота его повторения в тексте. Затем частота того же слова определяется для некоторого базового текста, привязанного к изучаемому из некоторых сторонних соображений. Если частота в исходном тексте оказывается выше, чем в базовом, то слово признается ключевым.
В рамках нового исследования ученые предложили считать не только частоту вхождения слов, но их группировку. Ученые полагают, что более важные слова обычно группируются автором вместе, в тех частях текста, где он пытается донести основную мысль. При этом менее значимые слова оказываются более равномерно распределены в тексте.
Для описания данной идеи исследователи использовали так называемую теорию случайных матриц - раздел теории вероятности и статистики, занимающийся изучением случайных величин, которые принимают матричные значения. Оказалось, что многие математические методы данной теории представляется возможным применять к изучению текстов.
В качестве тестирования своего метода ученые предприняли попытку обнаружить ключевые слова в нескольких известных текстах на разных языках: английском, немецком, испанском, итальянском и латыни. Опыт оказался достаточно успешным. Например, в труде Эйнштейна, посвященном общей и специальной теориям относительности, в первую десятку ключевых слов новый метод поместил "поле" (field) и "гравитационный" (gravitational). В "Трех мушкетерах" Александра Дюма первую строчку оккупировала "миледи", а Атос оказался важнее д'Артаньяна. Полный список изучавшихся текстов доступен здесь.
Кроме этого исследователи провели тестирование нового метода в текстах, предварительно удалив из них пробелы. Результаты, по словам исследователей, указывают на то, что новый метод может применяться для изучения абстрактных массивов данных.
Создатели нового метода позиционируют его в качестве будущего метода для интернет-поиска. Специалисты в данной области, однако, пока настроены скептически. Они полагают, что, прежде чем можно будет говорить о практическом применении нового метода, необходимо провести сравнительное тестирование с существующими методами поиска.