NMR diffusion in restricted environment approached by a fractional Langevin model (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: PINTO, DIOGO DE OLIVEIRA SOARES - IFSC ; PAIVA, FERNANDO FERNANDES - IFSC ; ALVES, FELIPE PEREIRA - IFSC
- Unidade: IFSC
- DOI: 10.1016/j.physa.2024.129718
- Subjects: RESSONÂNCIA MAGNÉTICA NUCLEAR; INFORMAÇÃO QUÂNTICA
- Keywords: Anomalous diffusion; Fractional Brownian motion; Fractional NMR signal
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
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- Este artigo é de acesso aberto
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- Cor do Acesso Aberto: green
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ABNT
ALVES, Felipe Pereira e PINTO, Diogo de Oliveira Soares e PAIVA, Fernando Fernandes. NMR diffusion in restricted environment approached by a fractional Langevin model. Physica A, v. 641, p. 129718-1-129718-10, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129718. Acesso em: 04 nov. 2024. -
APA
Alves, F. P., Pinto, D. de O. S., & Paiva, F. F. (2024). NMR diffusion in restricted environment approached by a fractional Langevin model. Physica A, 641, 129718-1-129718-10. doi:10.1016/j.physa.2024.129718 -
NLM
Alves FP, Pinto D de OS, Paiva FF. NMR diffusion in restricted environment approached by a fractional Langevin model [Internet]. Physica A. 2024 ; 641 129718-1-129718-10.[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129718 -
Vancouver
Alves FP, Pinto D de OS, Paiva FF. NMR diffusion in restricted environment approached by a fractional Langevin model [Internet]. Physica A. 2024 ; 641 129718-1-129718-10.[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129718 - Diffusion-weighted magnetic resonance imaging: an approach using Langevin equation
- Langevin equation approach to diffusion magnetic resonance imaging
- Imagens de ressonância magnética ponderadas por difusão: uma abordagem utilizando equação de Langevin
- NMR studies on mechanically oscillating samples under magnetic field gradients
- Imagens por ressonância magnética: princípios e aplicações
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.physa.2024.129718 (Fonte: oaDOI API)
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