Büyükçizmeci, NihalErgun, Ayşegül2015-03-272015-03-272011-08-22Ergun, A. (2011). Süpernova ve yıldızsı maddelerin istatistiksel çok katlı parçalanma yöntemi ile incelenmesi. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya.https://hdl.handle.net/20.500.12395/1895Sıvı-gaz faz aynı anda varoluş bölgesi ve bunun Süpernova tip-II patlamaları ve ağır yıldızların çökmesi gibi astrofiziksel süreçlerle olan ilişkisinin araştırılması, termal nükleer parçalanma reaksiyonlarıyla ilişkilendirilebilir. Simetri enerjisi terimi, yüzey enerjisi ve kritik sıcaklık için olası düzeltmeleri dikkate alarak Süpernova Maddesi için İstatistiksel Model temelinde yıldızsı maddenin hal denklemini tahmin etmek için hesaplamalar yaptık. Sonuçlarımızı nötron, proton, alfa ve ağır parçacık kesirleri aracılığıyla tartıştık. Astrofiziksel ortamlar için simetri enerjisi teriminin azalmasıyla böyle parçacıkların kesirlerinin azalma eğiliminde olduğu doğrulandı.Investigation of the liquid-gas phase coexistence region and its relation to the astrophysical processes such as collapse of massive stars, and the supernova type-II explosions can be associated with the thermal nuclear fragmentation reactions. We have made calculations to estimate stellar equation of state on the basis of the Statistical Model for Supernova Matter (SMSM) taking into account the possible modifications of the symmetry energy term, surface energy and critical temperature. We discussed our results in terms of fractions of neutrons, protons, alpha and heavy particles. It is confirmed that there is a decreasing trend on the behaviour of fraction of these particles with decrasing symmetry energy term for astrophysical environment.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessHal denklemiNükleer çok katlı parçalanmaSüpernova maddesiYıldızsı maddeEquation of State (EOS)MultifragmentationStellar matterSupernova matterSüpernova ve yıldızsı maddelerin istatistiksel çok katlı parçalanma yöntemi ile incelenmesiInvestigation of supernova and stellar matter with statistical multifragmantation modelMaster Thesis