Journal of Experimental and Theoretical Physics
HOME | SEARCH | AUTHORS | HELP      
Journal Issues
Golden Pages
About This journal
Aims and Scope
Editorial Board
Manuscript Submission
Guidelines for Authors
Manuscript Status
Contacts


ZhETF, Vol. 136, No. 4, p. 627 (October 2009)
(English translation - JETP, Vol. 109, No. 4, p. 537, October 2009 available online at www.springer.com )

СТАТИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ МЕРЦАЮЩЕЙ ФЛУОРЕСЦЕНЦИИ
Учайкин В.В., Сибатов Р.Т.

Received: March 21, 2009

PACS: 78.67.Bf

DJVU (156.6K) PDF (425.1K)

Мерцание одиночных молекул и нанокристаллов рассматривается как бинарный случайный процесс восстановления с двумя состояниями: on (излучающее) и off (не излучающее). Длительности пребывания в on- или off-состояниях могут быть распределены по степенному или по экспоненциальному законам. С помощью дробного обобщения экспоненциальной функции дано единое описание процесса мерцания для обоих типов распределений. На основе бинарной модели получено уравнение для плотности распределения p(ton|t) суммарного времени свечения за время наблюдения t. Для случая степенного мерцания оно содержит производные дробных порядков α и β, совпадающих с показателями степенных on-, off-распределений. В пределе α=β=1 распределения переходят в экспоненциальные, а дробно-дифференциальное уравнение - в уравнение с производными целых порядков. Решения этих уравнений выражены через дробно-устойчивые распределения. Пуассоновское преобразование плотности p(ton|t) приводит к распределению числа испущенных фотонов и определяет статистику счета. Показано, что временная зависимость параметра Манделя в асимптотике больших времен является степенной: M(t)\propto t^\gamma. Определена зависимость γ(α,β) на плоскости (α,β). При анализе относительных флуктуаций времени свечения было выяснено, что они убывают только в случаях α=β=1 и α<β. При всех остальных соотношениях α и β относительные флуктуации в асимптотике возрастают по степенному закону либо стремятся к постоянной величине. Аналитические расчеты хорошо согласуются с результатами моделирования методом Монте-Карло.

 
Report problems