stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Leg drop
Hareket türleri > Springboard leg drop

"Slingshot leg drop"'dan farkı; güreşçinin en üst iplere ayaklarıyla çıktıktan sonra oradan atlayıp rakibin boynuna leg drop yapmasıdır. Bu hareketi genellikle Rey Mysterio yapmaktadır. Kendisi 619 hareketini yaptıktan sonra bazen bu hareketi, 619'un hemen ardından kullanmaktadır.
Kofi Kingston, Boom Drop (double leg drop) hareketini Shelton Benjamin'e uygularken.
Meridiungulata

Meridiungulata ya da Güney Amerika Toynaklıları, 60 milyon yıl öncesinden (Paleosen) Pleistosen sonlarına kadar Güney Amerika ve Antarktika'da yaşamış memeli kladı. Günümüzde gruptan 280 cins bilinmektedir, bunlardan en iyi bilinenleri deve benzeri Macrauchenia ve su aygırı benzeri Toxodon'dur. Her iki cinsin fosilleri ilk olarak Charles Darwin tarafından, Beagle'a yaptığı yolculuk sırasında toplandı.
Antarktika'nın Eosen'indeki varlıkları ve varlıklarının sonlarına doğru birkaçının Kuzey Amerika'ya dağıldığı kaydedilmesine rağmen, çoğunlukla Güney Amerika'ya sınırlı olan beş takım tanınır. Tümü, büyük, gıcırdayan, lophodont küçük azı ve azı dişlerinin ve tamamen toynaklı ayakların temel toynaklı özelliklerine sahiptir.
Taksonomik tarih ve Sistematik

McKenna (1975), Meridiungulata'yı bir üst takım olarak tanımlayarak, beş takımın hepsinin monofiletik bir grup oluşturduğuna dair yaygın olarak kabul edilen görüşü resmîleştirdi ve açıkça tanımlanmış karakterlerin olmamasına rağmen, kavram oldukça genel bir kabul gördü. Bununla birlikte, konu Muizonand Cifelli'nin (2000) Pucanodus gibi Erken Paleosen Tiupampan "condylarthları", Kuzey Amerika mioclaenid "condylarthları", Güney Amerika didolodontidleri ve Meridiungulata'ya dahil olan Litopterna takımı arasındaki ilişkiyi destekleyen diş karakterlerinin kladistik analizi ile karmaşık hale geldi.
Çıkarılması gereken çıkarım, bir mioclaenidin Kuzeyden Güney Amerika'ya Paleosen'in başlangıcında girdiği ve biraz daha ilerleyici didolodontidlere ve tamamen toynaklı litopternlere dönüştüğüdür. Diğer dört Meridiungulate takımın hiçbirinin bu aynı gruba ait olduğu gösterilemez, ancak olmadıklarına dair güçlü kanıtlar da yoktur. Hepsinin, ilişkilerini açıkça ortaya koyamayacak kadar özelleşmiş dişleri vardır ve bu nedenle, herhangi biri farklı bir "condylarth" atadan gelmiş olabilir. Gerçekten de, Schoch ve Lucas, diş yapısının belirli ayrıntılarına dayanarak, Meridiungulate takımlarından ikisinin, (Pyrotheria ve Xenungulata) kuzey kıtalarının Dinoceratanları ile ilişkili olduğunu ve bu gruba Uintatheriomorpha grubunda sınıflanması gerektiklerini öne sürdüler. Daha sonra bu uintatheriomorfların, Asya'nın Paleosen'inden bir grup küçük omnivor/otçul olan anagalidanlarla ilişkili olduğunu iddia ettiler. Eğer doğruysa, ilişki, toynaklı taksonların bir atasının Lavrasya'dan Güney Amerika'ya ikinci, bağımsız bir göçü olduğunu ima ederdi, ancak bu bir "condylarth" bile değildi.
Şu an için, Güney Amerika toynaklılarının beş takımının hepsinin, mioclaenid benzeri bir atadan kalma "condylarthlar"ın tek bir grubundan türetilmiş olabilecek monofiletik bir grup oluşturduğuna dair Meridiungulate hipotezi tatmin edici bir şekilde reddedilemez ve bu nedenle onların mevcudiyetinin en basit açıklaması olmaya devam eder.
Poschiavino

|  |
| --- | --- |
 {{{başlık}}}
Konum
Bölge(ler): İtalya İsviçre
Genel bilgiler
Kaynak rakımı: 2.260 m
Uzunluk: 27 km
Poschiavino, İsviçre'nin Graubünden kantonundan başlayıp İtalya'nın Sondrio iline uzanan bir nehirdir.
Prophecy Girl

| "Prophecy Girl" |
| --- | --- |
Buffy the Vampire Slayer bölümü
Bölüm no.: 1. sezon 12. bölüm
Yönetmen: Joss Whedon
Senarist:  Joss Whedon 
Prodüksiyon no.: 4V12
Yayın tarihi: 2 Haziran 1997 (1997-06-02)
Süresi: 43 dakika
Konuk oyuncular
 David Boreanaz, Angel rolünde  Mark Metcalf, Efendi rolünde  Kristine Sutherland, Joyce Summers rolünde  Robia LaMorte, Jenny Calendar rolünde  Andrew J. Ferchland, Kutsanmış Olan rolünde  Scott Gurney, Kevin rolünde 
Bölüm kronolojisi
← Önceki "Out of Mind, Out of Sight" Sonraki → "When She Was Bad"
Buffy the Vampire Slayer (1. sezon) Buffy the Vampire Slayer bölümleri
"Prophecy Girl" (ya da Türkçe adıyla Kehanet Kızı), The WB kanalında yayınlanan, Joss Whedon tarafından oluşturulan bir fantastik dizi olan Buffy the Vampire Slayer televizyon dizisinin ilk sezonunun on ikinci ve son bölümü.
Özet

Birinci sezon, Buffy'nin 1000 yaşındaki vampir lideri Efendi ve onun destekçileri ile olan ilk karşılaşması ve dövüşüne sahne olur. Buffy, Efendi'nin ellerinde öleceğine dair bir kehaneti öğrenir ve Sunnydale'i terk etmeye karar verir. Fakat Willow okulda ölü insan bedenleri bulunca kalmakta karar kılar. Ama etkisiz hâle getirilir ve Efendi'nin barınağında, su dolu bir havuza atılır. Onun ölümüyle Cehennem Ağzı açılır ve Efendi tekrar özgür kalır. Ama Angel ve Xander zamanında yetişirler ve Xander onu diriltir. Daha da güçlenerek dönen bir Buffy, Efendi'yi Sunnydale Lisesi'nin çatısına kapatır.
Buffy, istemeden Giles'in Angel'a söylediği kehaneti duyar. Eğer Buffy, Efendi ile kavgaya tutuşursa ölecektir. Buna rağmen Efedi ve Kutsanmış Olan'ın peşinden gider. İkisi Buffy'yi öldürür, ama Xander'ın verdiği hayat öpücüğü ve Angel'ın gücü onu tekrar hayata döndürür. Buffy de Efendi'yi yener ve onu Cehennem Ağzı'na gönderir. Bu bölümde Cehennem Ağzı'nın kütüphanenin altında olduğunu öğrenen Buffy, Xander'ın çıkma teklifini de reddeder.
Marco Masini

| Marco Masini |
| --- | --- |
Marco Torino, İtalya'da konserde.
Genel bilgiler
Doğum: Marco Masini 18 Eylül 1964 (60 yaşında)   Floransa, Floransa ili, Toskana, İtalya
Tarzlar: Pop, pop rock
Meslekler: Şarkıcı-şarkı yazarı
Çalgılar: Piyano
Etkin yıllar: 1988-Günümüz
Resmî site: marcomasini.it

Marco Masini (d. 18 Eylül 1964 - Floransa, İtalya) İtalyan şarkıcı-şarkıyazarı. 1990'lı yıllarda cesur ve abartılı şekilde şarkı söylemesiyle tanınır. Uzmanlar tarafından ülkesindeki sesler arasında en güçlü vokallerden seçilmiştir. Eleştirmenler tarafından Marco'yu yorumsal ve ritmik anlamda güçlü, 20. yüzyılın İtalyan şarkıcılar arasında popüler şarkıcılardan olduğu görüşünü getirmiştir.
Biyografi

Marco Masini, 18 Eylül 1964 tarihinde Toskana bölgesinde bulunan Floransa şehrinde doğmuştur. Annesi Anna Maria şarkıcı ve piyano çalıcısıdır. Babası Giancarlo saç ürünleri temsilciliği yapmıştır.
Marco üç yaşındayken Noel hediyesi olarak oyuncak piyano almış, o günden sonra müziğe ayrı bir ilgi duymaya başlamıştır.
Lise yıllarında arkadaşlarıyla birlikte Errata Corrige adlı grubu kurmuştur.fakat Aile içinde yaşanan sorunlar nedeniyle okuldaki derslere ilgi gösterememiş bu yüzden okulu bırakmak zorunda kalmıştır.
Masini bir süreliğine temsilci olarak babasıyla birlikte çalışmıştır. 1980 yılında ailesi Floransa'da bar açmıştır. Ne yazık ki Marco ile babası arasında tartışmalar artı göstermiş, annesi bu durumdan çok endişelenmiştir. eşinde kanser teşhisi konulduğundan dolayı bar mekanını satmak zorunda kalmıştır. Marco ülkesine hizmet amaçlı orduya katılmış (Floransa'daki hava flosu'na), 22 Ağustos 1984 tarihinde tekrar geri dönmüş bir gün sonra annesi ölmüş, bu olay Marco'da büyük üzüntüye yol açmıştır.
Genç yaşında plak şirketi yapımcısı Giancarlo Bigazzi ile tanışmış, müzik kariyerinde yol almaya başlamıştır. tıpkı Raffaele Riefoli ve Umberto Tozzi gibi genç yaşlarda müzik kariyerine atılmıştır. 40. Sanremo Müzik Festivali'ne katılmış, Gençler kategorisinde birinci olmuş ve ödül almıştır.
Marco, 65. Sanremo Müzik Festivali'ne Usta sanatçılar kategorisinde "Che giorno è" adlı şarkıyla katılmıştır.
Mabel (Better Call Saul)

| "Mabel" |
| --- | --- |
Better Call Saul bölümü
Bölüm no.: 3. sezon 1. bölüm
Yönetmen: Vince Gilligan
Senarist:  Vince Gilligan  Peter Gould 
Bölüm müziği: Nancy Sinatra - "Sugar Town"
Editör: Skip Macdonald
Yayın tarihi: 10 Nisan 2017 (2017-04-10)
Süresi: 52 dakika
Bölüm kronolojisi
← Önceki "Klick" Sonraki → "Witness"
Better Call Saul (3. sezon) Better Call Saul bölümleri
"Mabel", Breaking Bad'in spin-off dizisi Better Call Saul'un 3. sezonunun 1. bölümü ve dizinin 21. bölümüdür. Vince Gilligan tarafından yazıldı ve Vince Gilligan ve Peter Gould tarafından yönetildi. İlk olarak 10 Nisan 2017 tarihinde Amerika Birleşik Devletleri kanalı AMC'de ve Netflix'de yayımlandı.
Matej Jonjić

| Kişisel bilgileri |
| --- | --- | --- | --- |
Tam adı:  Matej Jonjić
Doğum tarihi:  29 Ocak 1991 (33 yaşında)
Doğum yeri:  Hırvatistan
Boyu:  1,88 m (6 ft 2 in)
Mevkii:  Defans
Profesyonel kariyeri*
| Yıllar |  Takım |  Maç |  (Gol) |
| 2017- |  Cerezo Osaka |   |   |
 * Yalnızca lig maçları ve gollerini içerir. 
Matej Jonjić (d. 29 Ocak 1991), Hırvat futbolcudur.
Marco Mattiacci

Marco Mattiacci (d. 8 Aralık 1970) Scuderia Ferrari takımının eski patronu. Bu görevinden 24 Kasım 2014 tarihinde ayrılmış ve bu görevi sadece 7 ay sürdürmüştür.
Kariyer

Roma'da doğan Mattiacci, Roma La Sapienza Üniversitesi'nde ekonomi tahsili yapmıştır. 1989-1999 yılları arasında İngiltere'de bulunan Jaguar Cars firmasında çalışmıştır. 1999 yılından bu yana Ferrari firmasında görev yapmaktadır. Afrika, Asya ve Avrupa'da yaptığı birçok görev sonrasında 2010 yılında Ferrari Kuzey Amerika CEO'su olmuştur.
14 Nisan 2014 tarihinde Stefano Domenicali' den Scuderia Ferrari takım patronluğu görevini devralmıştır.
24 Kasım 2014 tarihinde Mattiacci' nin pozisyonunu Maurizio Arrivabene' e bıraktığı duyuruldu.
Matei Gika

| Matei Gika |
| --- | --- |

Eflak Prensi
Hüküm süresi: 11 Eylül 1752 – 22 Haziran 1753
Önce gelen: II. Grigor Gika
Sonra gelen: Constantin Racoviță
Boğdan Prensi
Hüküm süresi: 22 Haziran 1753 – 8 Şubat 1756
Önce gelen: Constantin Racoviță
Sonra gelen: Constantin Racoviță

Doğum: 1728
Ölüm: 8 Şubat 1756 (27-28 yaşlarında)
Hanedan: Gika ailesi
Babası: II. Grigor Gika
Dini: Ortodoks
Gika ailesinin bir üyesi olan Matei Gika (1728 - 8 Şubat 1756), 11 Eylül 1752 - 22 Haziran 1753 tarihleri arasında Eflak Prensi 22 Haziran 1753 - 8 Şubat 1756 tarihleri arasında Boğdan Prensi idi. II. Grigor Gika'nın oğlu ve Skarlat Gika'nın kardeşiydi.
Liaocheng

| Liaocheng 聊城市 |
| --- | --- |
İl düzeyi şehir
Liaocheng şehri

LiaochengLiaocheng'ın Çin'deki konumu
Ülke:  Çin
Eyalet: Shandong
İdare
 • Belediye başkanı: Lin Fenghai (ÇKP)
Yüzölçümü
 • İl düzeyi şehir: 8714 km²
Nüfus (2010)
 • İl düzeyi şehir: 5.789.863
 • Yoğunluk: 660/km²
 • Kent: 1.229.768
Zaman dilimi: UTC+08.00 (CST)
Resmî site www.liaocheng.gov.cn
Liaocheng (Çince: 聊城市; pinyin: Liáochéng Shì), Çin'in Shandong eyaletinde bulunan bir il düzeyi şehirdir. Yüzölçümü 8.714 km² olan şehrin nüfusu 2010 yılı itibarı ile 5.789.863'tür.
Liaocheng, güneydoğuda Jinan, kuzeydoğuda Dezhou, güneyde Tai'an il düzeyi şehirleri ile batıda Hebei ve Henan eyaletleri ile komşudur.
İdari bölümler

Liaocheng şehri bir semt, bir ilçe düzeyi şehir ile altı ilçeye ayrılmaktadır.
Dongchangfu semti (东昌府区)
Linqing şehri (临清市)
Yanggu ilçesi (阳谷县)
Dong'e ilçesi (东阿县)
Chiping ilçesi (茌平县)
Gaotang ilçesi (高唐县)
Guan ilçesi (冠县)
Shen ilçesi (莘县)
Kardeş şehirler

Uiryeong, Güney Kore (7 Haziran 2001)
Blacktown, Avustralya (14 Ekim 2003)
Gwangmyeong, Güney Kore (3 Mayıs 2005)
Yarçallı, Rusya (2009)
Liaocheng'in ilçe düzeyi idari bölümleri
Mabe, Cornwall

| Mabe, Cornwall |
| --- | --- |
Kent
Mabe, CornwallMabe, Cornwall'in Birleşik Krallık'taki konumu
Ülke:  Birleşik Krallık
Ülke:  İngiltere
Kontluk: Cornwall
Zaman dilimi: UTC±00.00 (BAS)
 • Yaz (YSU): UTC+01.00 (BAYS)
Mabe, Cornwall, İngiltere'nin Cornwall kontluğunda bulunan bir civil parish.
Platystemon

Platystemon Papaveraceae familyasına bağlı bir cinstir.
Lattice Boltzmann yöntemleri

Lattice Boltzmann yöntemi (LBM - Lattice Boltzmann Method), akışkanlar dinamiği problemlerini sayısal olarak çözmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, Boltzmann denkleminin basitleştirilmiş bir versiyonunu çözerek akışkanın makroskopik özelliklerini tahmin eder. LBM, özellikle karmaşık sınırlara ve serbest yüzeylere sahip akış problemlerinde etkili bir şekilde kullanılabilir.
Tarihçe

Lattice Boltzmann yöntemi (LBM), son yıllarda akışkanlar dinamiği ve ısı transferi problemlerini çözmek için popüler hale gelen bir yöntemdir. Bu yöntemin kökleri, hücre özerk gaz otomata teorilerine ve Boltzmann denkleminin diskretizasyonuna dayanmaktadır.
Tarihçe > Hücre Özerk Gaz Otomata (LGA)

LBM'nin tarihçesi 1970'lerin başlarına, hücre özerk gaz otomata (LGA) modellerinin geliştirilmesine dayanır. LGA, John von Neumann ve Stanislaw Ulam tarafından önerilmiş bir konsept olan hücre özerk otomatalar üzerine kuruludur. LGA modelleri, akışkanları ayrık hız setleriyle temsil eden ve zaman, uzay ve hızın ayrık düzlemlerde hareket ettiği basit kurallarla evrilen hücreler içerir.
Tarihçe > Lattice Gas Automata (LGA)

1980'lerin sonlarında ve 1990'ların başlarında, LGA, akışkanlar dinamiği problemlerini çözmek için kullanıldı. Bu modeller, Navier-Stokes denklemlerinin mikroskopik bir temsili olarak görülebilir ve bu yolla karmaşık akışkan akışları simüle edebilir. Ancak, LGA modelleri istatistiksel gürültüye eğilimliydi ve bu da sonuçların doğruluğunu ve verimliliğini olumsuz yönde etkileyebilirdi.
Tarihçe > Lattice Boltzmann Method (LBM)

Gürültü problemlerini çözmek ve daha genel uygulamalar için yöntemi uyarlama amacıyla, Lattice Boltzmann Method (LBM) geliştirildi. LBM, LGA'nın aksine, hücreler arasındaki parçacıkların olasılık dağılımını takip eder. Bu, istatistiksel gürültüyü azaltır ve yöntemi daha geniş bir uygulama yelpazesi için uygun hale getirir.
Tarihçe > Gelişme ve Popülerleşme

1990'lar ve 2000'ler boyunca, LBM, sayısal akışkanlar dinamiği topluluğu tarafından geniş ölçüde kabul gördü ve birçok farklı probleme uygulandı. LBM, karmaşık sınır koşulları ve geometrilerle başa çıkabilme yeteneği, paralel hesaplama için uygunluğu ve uygulamasının göreceli basitliği nedeniyle öne çıktı.
Bugün, LBM, endüstri ve akademi dünyasında akışkanlar dinamiği, ısı transferi, çok fazlı akışlar ve elektromanyetik alan hesaplamaları gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Sürekli olarak geliştirilmekte ve yeni uygulama alanları için uyarlama çalışmaları yapılmaktadır.
Bu şekilde, LBM, 1970'lerdeki hücre özerk gaz otomata teorilerinden, günümüzde geniş bir uygulama yelpazesi için etkili bir çözüm yöntemi haline gelmiştir.
Temel Prensipler

Diskretizasyon: Akışkan, düzenli bir ızgara üzerinde diskretize edilir ve her bir ızgara noktasında akışkanın hız dağılım fonksiyonları tanımlanır.
Çarpışma: Her bir ızgara noktasındaki hız dağılım fonksiyonları arasında yerel bir çarpışma işlemi uygulanır. Bu, akışkanın yerel denge durumuna dönmesini sağlar.
Yayılma: Hız dağılım fonksiyonları, çarpışma sonrası komşu ızgara noktalarına yayılır. Bu, akışkanın uzayda hareket etmesini sağlar.
Makroskopik Değerler: Akışkanın yoğunluk, hız gibi makroskopik özellikleri, hız dağılım fonksiyonlarından türetilir.
Avantajları

Karmaşık Geometriler: LBM, karmaşık geometrileri ve sınırları kolayca işleyebilir.
Paralel Hesaplama: Algoritma, yüksek derecede paralellik içerir, bu da büyük ölçekli hesaplamaların hızlı bir şekilde yapılmasını sağlar.
Basit Uygulama: LBM'nin uygulanması, diğer akışkanlar dinamiği çözüm yöntemlerine göre daha basittir.
Dezavantajları

Hafıza Kullanımı: LBM, hafıza açısından diğer yöntemlere göre daha maliyetli olabilir.
Yüksek Re Knudsen Sayıları: LBM, düşük Re Knudsen sayılı akışlar için daha uygundur. Yüksek Re Knudsen sayılı akışlarda stabilite ve doğruluk sorunları yaşanabilir.
Uygulama Alanları

Mikroakışkanlar
Poröz Medya Akışı
Çok fazlı akışlar
Türbülanslı akışlar
LBM, son yıllarda popülerliğini artırmış ve birçok farklı mühendislik disiplininde kullanılmaya başlanmıştır. Bu yöntemin başarılı bir şekilde uygulanabilmesi için akışkanın termodinamik ve hidrodinamik özelliklerinin iyi anlaşılması gereklidir.
Lattice Boltzmann Method (LBM), sadece akışkan dinamiği problemleri için değil, aynı zamanda ısı transferi ve elektromanyetik alan hesaplamaları gibi birçok farklı fiziksel olayın modellenmesi için de kullanılmaktadır.
Uygulama Alanları > Isı Transferi

LBM, ısı transferi problemlerinin çözümünde oldukça etkili bir yöntem olarak kullanılabilir. Isı transferi, genellikle enerji denklemleri ile modellenir ve bu denklemler, LBM framework'ü içerisinde çözülebilir.
Konveksiyon: LBM, hem zorlamalı konveksiyon hem de doğal konveksiyon durumlarını başarıyla simüle edebilir. Akışkanın hız alanı ve sıcaklık alanı arasındaki etkileşim, ısı taşınımını etkiler.
İletim: LBM, ısı iletimini modellemek için de kullanılabilir. Bu durumda, sıcaklık alanının zaman içinde nasıl değiştiği simüle edilir.
Çok fazlı akışlar: LBM, çeşitli fazlar arasındaki ısı transferini modellemek için de kullanılabilir.
Uygulama Alanları > Elektromanyetik Alan Hesaplamaları

LBM, Maxwells denklemlerinin çözümü için de uyarlanabilir ve elektromanyetik alan hesaplamalarında kullanılabilir.
Elektromanyetik Dalgalar: LBM, elektromanyetik dalgaların yayılımını, yansımasını ve kırılmasını simüle edebilir.
İletken Ortamlar: LBM, iletken ortamlarda elektromanyetik alanların nasıl dağıldığını modellemek için kullanılabilir.
Plazmalar: LBM, plazma dinamiklerini ve elektromanyetik alanlarla etkileşimini simüle etmek için de uyarlanabilir.
Uygulama Alanları > Avantajlar ve Zorluklar

Hesaplama Maliyeti: LBM, paralel hesaplama yetenekleri sayesinde büyük ölçekli problemleri çözmede etkilidir. Ancak, yüksek hafıza gereksinimleri hesaplama maliyetini artırabilir.
Doğruluk ve Stabilite: LBM, belirli parametre aralıkları ve durumlar için doğru ve stabil sonuçlar üretebilir. Ancak, yöntemin uygulama doğruluğunu ve stabilitesini sağlamak için dikkatli bir şekilde kalibre edilmesi gerekmektedir.
Karmaşık Geometriler: LBM, karmaşık geometriler ve sınır koşulları ile başa çıkabilir, bu da yöntemi birçok gerçek dünya problemi için uygun hale getirir.
Sonuç olarak, Lattice Boltzmann Method, geniş bir uygulama yelpazesi olan güçlü ve esnek bir sayısal çözüm yöntemidir. Akışkanlar dinamiği, ısı transferi ve elektromanyetik alan hesaplamaları gibi birçok farklı alanda başarıyla kullanılmaktadır.
Mikro Akışkanlar

Lattice Boltzmann Method (LBM), mikro ölçekteki akışkan akışlarını incelemek için kullanılan güçlü bir yöntemdir. Mikroakışkanlar, genellikle hidrolik çapı mikrometre veya nanometre mertebesinde olan kanallarda akışkan hareketini ifade eder. Bu ölçekte, akışkanın davranışı klasik makroskopik akışkan dinamiği teorilerinden farklılık gösterebilir ve bu özellikler LBM ile etkili bir şekilde incelenebilir.
Mikro Akışkanlar > Velocity Slip (Hız Kayması)

Mikro ölçekteki akışkan akışlarında, akışkan moleküllerinin duvara yapışma eğilimi azalır. Bu durum, akışkanın duvarlar boyunca kayma eğilimi göstermesine neden olur ve bu olaya "hız kayması" (velocity slip) denir. Klasik Navier-Stokes denklemlerinde akışkanın duvar boyunca sıfır hızda olduğu varsayılırken, mikroakışkanlarda bu durum geçerli değildir. LBM, bu kayma koşullarını modellemek ve mikroakışkan akışlarının analizini yapmak için kullanılabilir.
Mikro Akışkanlar > Temperature Jump (Sıcaklık Atlaması)

Mikro ölçekteki akışkanlarda, sıcaklık profili aynı zamanda normalden farklı davranışlar gösterir. Sıcaklık, duvarlar boyunca ani değişiklikler (atlamalar) gösterebilir. Bu olaya "temperature jump" (sıcaklık atlaması) denir. LBM, bu tür sıcaklık değişikliklerini modellemek ve analiz etmek için kullanılabilir.
Mikro Akışkanlar > Knudsen Number (Knudsen Sayısı)

Mikroakışkanlarda önemli bir parametre de Knudsen sayısıdır. Knudsen sayısı, akışkanın serbest yol uzunluğunun karakteristik uzunluğa oranı olarak tanımlanır. Bu sayı, akışkanın kontinuum hipotezine ne kadar uyduğunu belirler. Düşük Knudsen sayıları (Kn < 0.01), akışkanın kontinuum hipotezine uyduğu ve Navier-Stokes denklemlerinin geçerli olduğu durumları ifade eder. Yüksek Knudsen sayıları (Kn > 0.1) ise serbest moleküler akış rejimini ifade eder ve bu durumda Navier-Stokes denklemleri geçerli değildir. LBM, her iki rejimdeki akışları modellemek için kullanılabilir ve özellikle geçiş rejimindeki (0.01 < Kn < 0.1) akışlar için etkili bir yöntem sunar.
Özetle, Lattice Boltzmann Method, mikroakışkan akışlarının ve bu akışlardaki özgün fenomenlerin incelenmesi için güçlü ve esnek bir araçtır. Hız kayması, sıcaklık atlaması ve Knudsen sayısı gibi kritik parametreleri dikkate alarak, mikro ölçekteki akışkan akışlarını detaylı bir şekilde analiz etmeye olanak tanır. Bu özellikleriyle LBM, mikroakışkanlar alanındaki araştırmalarda önemli bir rol oynamaktadır.
Diğer Metotlarla Karşılaştırma

Lattice Boltzmann Method (LBM) akışkan dinamiği problemlerini çözmek için kullanılan bir yöntemdir ve diğer sayısal çözüm yöntemleriyle çeşitli yönlerden karşılaştırılabilir.
Diğer Metotlarla Karşılaştırma > 1. Monte Carlo Yöntemi

Benzerlikler: Hem LBM hem de Monte Carlo yöntemi, stokastik yaklaşımları kullanır. Her iki yöntem de paralel hesaplamaya uygun olabilir.
Farklar: Monte Carlo yöntemi, doğrudan parçacıkların rastgele hareketini simüle ederken, LBM, makroskopik akışkan davranışını modellemek için mikroskopik parçacık dağılımlarını kullanır. LBM, akışkan akışlarını ve termal taşınımı modellemek için daha uygundur, Monte Carlo ise genellikle istatistiksel fizik problemlerinde ve entegrasyon problemlerinde tercih edilir.
Diğer Metotlarla Karşılaştırma > 2. Moleküler Dinamik (MD)

Benzerlikler: Hem LBM hem de MD (Molecular Dynamics), mikroskopik ölçekte parçacık hareketlerini simüle eder. Her iki yöntem de moleküler etkileşimleri ve karmaşık sınır koşullarını modelleyebilir.
Farklar: MD, parçacıklar arası kuvvetleri doğrudan çözerek atomik ve moleküler ölçekteki sistemleri simüle eder. LBM ise parçacık dağılımlarını kullanarak akışkan dinamiğini çözer ve genellikle daha büyük ölçekli akışkan akışlarını simüle etmek için uygundur. LBM, hesaplama maliyeti bakımından genellikle daha verimlidir.
Diğer Metotlarla Karşılaştırma > 3. Sonlu Elemanlar Yöntemi (FEM)

Benzerlikler: Hem LBM hem de FEM (Finite Element Method), problemleri ayrık hale getirerek çözüm yapar. İki yöntem de karmaşık geometri ve sınır koşullarını modelleyebilir.
Farklar: FEM, parçacık dağılımları yerine sürekli alan fonksiyonlarını temel alır ve genellikle yapısal mekanik ve termal problemlerde tercih edilir. LBM, akışkan dinamiği ve ısı transferi problemlerinde daha etkilidir. FEM, elemanların deformasyonlarını dikkate alırken, LBM akışkanın kinetik teorisine dayanır.
Diğer Metotlarla Karşılaştırma > 4. Sonlu Hacim Yöntemi (FVM)

Benzerlikler: Hem LBM hem de FVM (Finite Volume Method), ayrık hücreler üzerinde çalışır ve her iki yöntem de akışkan dinamiği problemleri için uygundur. Ayrıca, her iki yöntem de korunum yasalarını tatmin eder.
Farklar: FVM, akışkanın makroskopik özelliklerini doğrudan çözerken, LBM mikroskopik parçacık dağılımlarını kullanır. FVM, integral formdaki denklemleri çözerken, LBM Boltzmann denkleminin diskretize edilmiş bir formunu çözer. LBM, özellikle karmaşık sınır koşulları ve çok fazlı akışlar için FVM'ye göre daha esnek olabilir.
Sonuç olarak, LBM, özellikle mikroakışkanlar, karmaşık geometriler ve çok fazlı akışlar gibi alanlarda diğer yöntemlere göre avantajlar sunabilir. Ancak, problemin doğasına ve spesifik ihtiyaçlara bağlı olarak en uygun yöntemi seçmek önemlidir.