.After 20 Years of Trying, Scientists Succeed in Doping a 1D Atomic Chain of Cuprates
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.A Whopping 301 Newly Confirmed Exoplanets – Discovered With New Deep Neural Network ExoMiner
301개의 새로 확인된 외계행성 – 새로운 심층 신경망 ExoMiner로 발견
주제:외계행성JPL케플러 우주 망원경기계 학습나사 으로 제트 추진 연구소 (JET PROPULSION LABORATORY) 2021년 11월 23일 ExoMiner를 위한 Exoplanet 아티스트 컨셉 SPACE
4,5000개 이상의 행성이 다른 별 주변에서 발견되었지만 과학자들은 우리 은하에 수백만 개의 행성이 있을 것으로 예상합니다. 훨씬 더 크고 밝은 별 주위에 이러한 작고 희미한 천체를 탐지하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 크레딧: NASA/JPL-Caltech NOVEMBER 23, 2021
과학자들은 총 301개의 새로 확인된 외계행성을 전체 외계 행성 수에 추가했습니다 . 과학자들은 최근에 총 301개의 새로 검증된 외계행성을 전체 외계행성 집계에 추가했습니다. 수많은 행성은 이미 검증된 4,569개의 행성 중 멀리 떨어진 수많은 별을 공전하는 행성 중 가장 최근에 합류한 것입니다. 과학자들은 어떻게 한 번에 보이는 것처럼 엄청난 수의 행성을 발견했을까요?
해답은 ExoMiner라는 새로운 심층 신경망에 있습니다. 심층 신경망은 충분한 데이터가 제공되면 작업을 자동으로 학습하는 기계 학습 방법입니다. ExoMiner는 NASA 의 슈퍼컴퓨터인 플레이아데스(Pleiades) 를 활용하는 새로운 심층 신경망으로 실제 외계 행성을 다양한 유형의 사기꾼 또는 "가양성"과 구별할 수 있습니다.
그 디자인은 인간 전문가가 새로운 외계 행성을 확인하는 데 사용하는 다양한 테스트와 속성에서 영감을 받았습니다. 그리고 과거 확인된 외계행성과 위양성 사례를 사용하여 학습합니다. 교통수단 행성이 우리와 별 사이를 직접 가로지르면 행성이 빛의 일부를 차단하기 때문에 별이 약간 어두워지는 것을 볼 수 있습니다. 별빛에서 이러한 딥을 측정하는 것은 과학자들이 외계 행성을 식별하는 데 사용하는 "이동 방법"으로 알려진 기술 중 하나입니다. 과학자들은 시간이 지남에 따라 별의 밝기를 나타내는 "광도 곡선"이라는 플롯을 만듭니다.
이 도표를 사용하여 과학자들은 행성이 별의 빛을 차단하는 비율과 행성이 별의 원반을 가로지르는 데 걸리는 시간, 별과 별의 거리 및 질량을 추정하는 데 도움이 되는 정보를 확인할 수 있습니다. 출처: NASA 고다드 우주 비행 센터 ExoMiner는 데이터를 샅샅이 뒤지고 무엇이 있고 무엇이 행성인지 해독하는 데 전문가를 보완합니다. 특히, NASA의 케플러 우주선과 후속 임무인 K2가 수집한 데이터입니다.
시야에 수천 개의 별이 있는 Kepler와 같은 임무의 경우 각각은 여러 개의 잠재적인 외계행성을 호스팅할 가능성이 있으므로 방대한 데이터 세트를 살펴보는 것은 엄청난 시간 소모적인 작업입니다. ExoMiner는 이 딜레마를 해결합니다. 캘리포니아 실리콘 밸리에 있는 NASA 에임스 연구 센터의 외계행성 과학자인 Jon Jenkins는 "다른 외계행성 감지 기계 학습 프로그램과 달리 ExoMiner는 블랙박스가 아닙니다. 무언가가 행성인지 아닌지 결정하는 이유에 대해서는 수수께끼가 없습니다."라고 말했습니다. . "우리는 데이터의 어떤 기능이 ExoMiner가 행성을 거부하거나 확인하도록 이끄는지 쉽게 설명할 수 있습니다." 확인된 외계행성과 검증된 외계행성의 차이점은 무엇입니까? 다른 관측 기술 이 행성에 의해서만 설명될 수 있는 특징을 드러낼 때 행성은 "확인"됩니다 .
행성은 통계를 사용하여 "검증"됩니다. 즉, 데이터를 기반으로 행성이 될 가능성 또는 가능성이 얼마나 되는지를 의미합니다. Ames의 팀은 Astrophysical Journal에 발표된 논문에서 Kepler Archive의 나머지 가능한 행성 또는 후보 집합의 데이터를 사용하여 ExoMiner가 301개의 행성을 발견한 방법을 보여줍니다.
기계로 검증된 301개의 모든 행성은 원래 Kepler Science Operations Center 파이프라인에 의해 감지되었으며 Kepler Science Office에 의해 행성 후보로 승격되었습니다. 그러나 ExoMiner가 나오기 전까지는 아무도 그들을 행성으로 검증할 수 없었습니다. 이 논문은 또한 ExoMiner가 오탐(false positive)을 배제하는 데 더 정확하고 일관성이 있으며 부모 별을 도는 행성의 진정한 서명을 더 잘 드러낼 수 있는 방법을 보여줍니다. 이 모든 것은 과학자들이 ExoMiner를 결론으로 이끈 원인을 자세히 볼 수 있는 능력을 제공하는 것입니다. Ames 대학 우주 연구 협회(Universities Space Research Association)의 ExoMiner 프로젝트 책임자이자 기계 학습 관리자인 Hamed Valizadegan은 "ExoMiner가 무언가가 행성이라고 말하면 그것이 행성임을 확신할 수 있습니다."라고 덧붙였습니다. "ExoMiner는 매우 정확하고 어떤 면에서는 기존 기계 분류기 및 인간 전문가보다 더 안정적입니다. 인간 라벨링과 함께 제공되는 편향 때문에 에뮬레이트해야 합니다." 새로 확인된 행성 중 어느 것도 지구와 비슷하거나 부모 별의 거주 가능 영역에 있는 것으로 여겨지지 않습니다. 그러나 그들은 우리 은하계에서 확인된 외계행성의 전체 인구와 유사한 특성을 공유합니다.
Jenkins는 "이 301개의 발견은 우리의 행성과 태양계를 넘어 우리를 더 잘 이해하는 데 도움이 되며 무엇이 우리를 그렇게 독특하게 만드는지 이해하는 데 도움이 됩니다."라고 말했습니다. NASA의 Transiting Exoplanet Survey Satellite( TESS ) 및 유럽우주국(European Space Agency)의 다가오는 PLAnetary Transits and Oscillations of Stars(PLATO) 와 같은 통과 광도계를 사용하는 임무를 통해 더 많은 외계행성에 대한 검색이 계속됨에 따라 ExoMiner는 그 외계행성 을 증명할 더 많은 기회를 갖게 될 것입니다. 작업까지. Valizadegan은 "이제 Kepler 데이터를 사용하여 ExoMiner를 훈련했으며 약간의 미세 조정을 통해 해당 학습 내용을 현재 작업 중인 TESS를 비롯한 다른 임무로 전송할 수 있습니다 ."라고 말했습니다. “성장할 여지가 있다.” NASA Ames는 NASA의 Science Mission Directorate에서 Kepler 및 K2 임무를 관리했습니다. JPL 은 Kepler 임무 개발을 관리했습니다. Ball Aerospace & Technologies Corporation은 볼더에 있는 콜로라도 대학교 대기 및 우주 물리학 연구소의 지원을 받아 비행 시스템을 운영하고 있습니다.
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메모 2111240601 나의 사고실험 oms 스토리텔링
더 많은 행성이 우주에 1경이상의 존재하는데 매사 심층 신경망 데이타로 새로운 행성을 확인해야 하나? 좋은 아이디어는 이미 정해진 위치에 존재한 행성을 확인하는 과정이다. 이것을 샘플1. oms가 위치설정을 제시한다. 허허.
샘플1.oms를 별과 행성의 모드로 변환하면 된다. vix 시스템에는 행성들이 vixx(smola)들이다.
샘플1.oms(standard)
b0acfd 0000e0
000ac0 f00bde
0c0fab 000e0d
e00d0c 0b0fa0
f000e0 b0dac0
d0f000 cae0b0
0b000f 0ead0c
0deb00 ac000f
ced0ba 00f000
a0b00e 0dc0f0
0ace00 df000b
0f00d0 e0bc0a
샘플2. oss
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzzx
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
-Scientists added a total of 301 newly identified exoplanets to the total exoplanet count. Scientists recently added a total of 301 newly verified exoplanets to the total exoplanet count. Numerous planets are the newest of the 4,569 verified planets orbiting many distant stars. How did scientists discover such a huge number of planets at once?
-The answer lies in a new deep neural network called ExoMiner. Deep neural networks are machine learning methods that automatically learn tasks when enough data is provided. ExoMiner is a new deep neural network that leverages NASA's supercomputer, the Pleiades, to distinguish real exoplanets from various types of scammers or "false positives".
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memo 2111240601 my thought experiment oms storytelling
There are more than one planet in the universe, so should we check new planets with deep neural network data every time? A good idea would be to identify a planet that already exists in a given location. This is sample 1. oms suggests positioning. haha.
Just convert sample 1.oms to star and planet mode. In the vix system, the planets are vixx (smola).
Sample 1.oms (standard)
b0acfd 0000e0
000ac0 f00bde
0c0fab 000e0d
e00d0c 0b0fa0
f000e0 b0dac0
d0f000 cae0b0
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0deb00 ac000f
ced0ba 00f000
a0b00e 0dc0f0
0ace00 df000b
0f00d0 e0bc0a
sample 2. oss
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xxbyyxzzx
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cadccbcdc
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bddbcbdca
.Elusive Fundamental Particles – Called Skyrmions – Modeled in Beam of Light
찾기 어려운 기본 입자 – Skyrmions라고 함 – 광선으로 모델링
주제:입자 물리학스커미온버밍엄 대학교 으로 버밍엄 대학 2021년 11월 22일 빛으로 모델링된 Skyrmion 입자 빛으로 모델링된 스카이르미온 입자. 크레딧: 버밍엄 대학교
버밍엄 대학(University of Birmingham)의 과학자들은 광선 속의 스커미온(skyrmion)이라고 하는 이해하기 어려운 종류의 기본 입자에 대한 실험 모델을 만드는 데 성공했습니다. 이 돌파구는 물리학자들에게 60년 전 버밍엄 대학의 수학 물리학자인 Tony Skyrme 교수가 처음 제안한 스커미온의 거동을 시연하는 실제 시스템을 제공합니다. Skyrme의 아이디어는 4차원 공간에서 구의 구조를 사용하여 3차원에서 스카이르미온 입자의 나눌 수 없는 특성을 보장합니다.
-3D 입자 모양의 스커미온은 우주의 초기 기원이나 이국적인 물질이나 차가운 원자의 물리학에 대해 알려주기 위해 이론화되었습니다. 그러나 50년이 넘는 기간 동안 조사되었음에도 불구하고 3D 스커미온은 실험에서 매우 드물게 나타났습니다. skyrmions에 대한 가장 최근의 연구는 새로운 기술에 대한 가능성을 보여주는 2D 아날로그에 초점을 맞추고 있습니다. 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 발표된 새로운 연구에서 버밍엄 대학교(University of Birmingham), 랭커스터(Lancaster), 뮌스터(Münster)(독일) 및 RIKEN(일본)의 연구원들 간의 국제 협력은 스카이미온을 3차원으로 측정할 수 있는 방법을 처음으로 보여주었습니다.
연구를 이끈 Mark Dennis 교수는 “Skyrmions는 수십 년 동안 물리학자들에게 흥미를 주고 도전을 불러일으켰습니다. 비록 우리가 2D에서 스커미온을 조사하는 데 좋은 진전을 보이고 있지만, 우리는 3D 세계에 살고 있습니다. 가능한 모든 상태에서 측정 가능한 방식으로 스커미온을 모델링할 수 있는 시스템이 필요합니다. 우리는 빛의 속성을 면밀히 제어할 수 있기 때문에 이러한 목적으로 빛의 광선을 이용할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 이 접근 방식을 통해 우리는 이러한 물체를 진정으로 이해하고 과학적 잠재력을 실현할 수 있습니다.” 그들의 모델을 만들기 위해 대학 물리천문학부의 Danica Sugic 박사와 Dennis 교수는 빛, 편광(광파가 진행하는 방향), 위상(빛의 위치)에 대한 표준 설명을 제시했습니다. 파동의 진동)을 4차원 공간의 구체로 표현한 Skyrme의 원래 비전에 매우 중요합니다. 이를 통해 뮌스터 대학교(University of Münster)의 코넬리아 덴츠(Cornelia Denz) 교수가 주도한 실험에서 Skyrmion 필드를 설계하고 레이저 광선으로 설계할 수 있었습니다 . 팀은 최첨단 측정을 사용하여 스커미온의 정확한 구조를 결정했습니다.
-Sugic 박사는 "이 물체는 기하학적 관점에서 볼 때 실제로 매우 복잡합니다. “그들은 서로 맞물리는 고리의 복잡한 시스템과 유사하며 전체가 입자와 같은 구조를 형성합니다. 특히 흥미로운 점은 스커미온의 위상 특성입니다. 왜곡되거나 늘어나거나 압착될 수 있지만 분해되지는 않습니다. 이 견고함은 과학자들이 활용하는 데 가장 관심이 있는 속성 중 하나입니다.”
참조: "빛 속의 입자형 토폴로지" 2021년 11월 22일, Nature Communications . DOI: 10.1038/s41467-021-26171-5
https://scitechdaily.com/elusive-fundamental-particles-called-skyrmions-modeled-in-beam-of-light/
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메모 2111232006 나의 사고실험 oms 스토리텔링
왜곡되거나 늘어나거나 압착될 수 있지만 분해되지는 않는다. 그것은 샘플1.2 quasi_oms이다. 거대한 샘플1.2는 더 규모가 크고 복잡한 단일 단위이다.
이는 3D 입자 모양의 스커미온은 우주의 초기 기원이나 이국적인 물질이나 차가운 원자의 물리학에 대해 알려주기 위해 이론화된 새로운 국면이다. 우주가 단일 단위일 수 있다면 샘플1.2 quasi_oms 초거대단위일 것이다. 다중우주들은 샘플1.2 quasi_oms들이다. 어허. 굿굳이여! 대단해! 대단하군! 이렇게 쉽게 다중우주의 맥을 잡다니...? 샘플1.2 quasi_oms 업버전들이 다중우주들이라니..허허.
vix_a 베이스는 더 극적인 극저온에서 이국적인 물질과는 전혀 다른, 표준물질 샘플1.oms가 되었다. 허허.
Sample 1.2 quasi_oms
0010000100
0001000001
0010001000
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2000000000
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- 3D particle-shaped skirmions have been theorized to tell us about the early origins of the universe or the physics of exotic matter or cold atoms. However, despite being investigated for more than 50 years, 3D skirmions have appeared very rarely in experiments. The most recent research on skyrmions has focused on 2D analogs that show promise for new technologies. In a new study published in Nature Communications, an international collaboration between researchers from the University of Birmingham, Lancaster, Münster (Germany) and RIKEN (Japan) takes Skymion into three dimensions. We showed for the first time how to measure.
-"These objects are actually very complex from a geometrical point of view," said Dr. Sugic. "They resemble a complex system of interlocking rings, the whole forming a particle-like structure. Of particular interest is the topological properties of the skyrmions. .It can be distorted, stretched, squeezed, but not broken down. This robustness is one of the properties that scientists are most interested in exploiting.”
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memo 2111232006 my thought experiment oms storytelling
It can be distorted, stretched or squeezed, but does not disintegrate. It is sample 1.2 quasi_oms. Huge Sample 1.2 is a larger and more complex single unit.
This is a new phase in which 3D particle-shaped skirmions have been theorized to tell us about the early origins of the universe or the physics of exotic matter or cold atoms. If the universe could be a single unit, it would be a sample 1.2 quasi_oms supergiant. The multiverses are samples 1.2 quasi_oms. uh huh Good bye! awesome! That's great! To catch the pulse of the multiverse so easily...? Sample 1.2 quasi_oms upgrades are multiverses... heh heh.
The vix_a base became the standard sample 1.oms, quite different from the exotic material at more dramatic cryogenic temperatures. haha.
Sample 1.2 quasi_oms
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.After 20 Years of Trying, Scientists Succeed in Doping a 1D Atomic Chain of Cuprates
20년의 노력 끝에 과학자들은 큐프라테스의 1D 원자 사슬을 도핑하는 데 성공했습니다
주제:하다재료과학양자 재료SLAC 국립 가속기 연구소초전도체 으로 GLENNDA 추이, SLAC 국립 가속기 연구소 2021년 11월 20일 도핑된 1D 큐프레이트에서 비정상적으로 강한 전자 인력
그림은 상대적으로 높은 온도에서 손실 없이 전류를 전도하는 물질인 구리 산화물 또는 큐프레이트의 1D 사슬 내 인접 격자 사이트의 전자 사이에 예기치 않게 강한 인력을 나타냅니다. Stanford, SLAC 및 Clemson이 주도한 연구는 자유 전자의 밀도를 증가시키기 위해 "도핑"된 1D cuprate 사슬에서 이 비정상적으로 강한 "가장 가까운 이웃" 인력을 발견했습니다. 그들은 인력의 예상치 못한 강도가 큐프레이트 초전도에 역할을 할 수 있는 재료의 원자 격자의 자연 진동과의 상호 작용에서 기인할 수 있다고 말했습니다. 크레딧: SCI-HUA
화학적으로 제어된 사슬은 전자 사이의 초강력 인력을 나타내어 큐프레이트 초전도체가 비교적 높은 온도에서 손실 없이 전류를 운반하는 데 도움이 될 수 있습니다. 과학자들이 비전통적인 초전도체(상대적으로 높은 온도에서 손실 없이 전기를 전도하는 복잡한 재료)를 연구할 때 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하기 위해 종종 단순화된 모델에 의존합니다.
연구원들은 이러한 양자 물질이 힘을 합쳐 일종의 전자 수프를 형성하는 전자로부터 능력을 얻는다는 것을 알고 있습니다. 그러나 복잡한 과정에서 이 프로세스를 모델링하려면 오늘날 상상할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 시간과 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 따라서 연구자들은 비전통적인 초전도체의 한 가지 핵심 부류인 산화구리 또는 큐프레이트를 이해하기 위해 단순성을 위해 물질이 일련의 원자처럼 1차원으로만 존재하는 이론적 모델을 만들었습니다. 그들은 실험실에서 이러한 1차원 큐프레이트를 만들었고 그들의 행동이 이론과 꽤 잘 일치한다는 것을 발견했습니다.
불행히도, 이러한 1D 원자 사슬에는 한 가지가 부족했습니다. 도핑될 수 없다는 것입니다. 즉, 자유롭게 이동할 수 있는 전자의 수를 변경하기 위해 일부 원자를 다른 원자로 대체하는 과정입니다. 도핑은 과학자들이 이와 같은 물질의 거동을 조정하기 위해 조정할 수 있는 몇 가지 요소 중 하나이며 초전도체로 만드는 데 중요한 부분입니다. 진동은 1D 큐레이트 사슬과 상호 작용합니다.
SLAC 국립 가속기 연구소와 스탠포드 및 클렘슨 대학의 연구원들이 주도한 연구에서 일부 전자를 방출하기 위해 "도핑"된 1D 산화구리 또는 구리산염 사슬의 그림. 구리 원자는 검은색이고 산소 원자는 보라색입니다. 붉은 용수철은 원자 격자를 흔드는 자연적인 진동을 나타내며, 이는 격자에서 이웃한 전자 사이에 예기치 않게 강한 인력(도시되지 않음)을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 "가장 가까운 이웃" 인력은 비교적 높은 온도에서 손실 없이 전류를 전도하는 능력인 비전통적인 초전도에서 역할을 할 수 있습니다. 크레딧: Greg Stewart/SLAC 국립 가속기 연구소
이제 에너지부의 SLAC 국립 가속기 연구소와 스탠포드 및 클렘슨 대학의 과학자들이 주도한 연구에서 도핑될 수 있는 최초의 1D 큐프레이트 물질을 합성했습니다. 도핑된 물질에 대한 그들의 분석은 큐프레이트가 초전도성을 달성하는 방법에 대한 가장 두드러진 제안된 모델에 핵심 요소가 빠져 있음을 시사합니다. 즉, 물질의 원자 구조 또는 격자에 있는 인접 전자 사이의 예기치 않은 강한 인력입니다.
그들은 그 인력이 자연 격자 진동과의 상호 작용의 결과일 수 있다고 말했습니다. 팀은 최근 과학 저널에 연구 결과를 보고했습니다 . 스탠포드 재료 및 에너지 과학 연구소(SIMES)의 스탠포드 교수이자 연구원인 Zhi-Xun Shen은 "1차원 큐프레이트 시스템을 제어 가능하게 도핑할 수 없다는 것은 이러한 물질을 이해하는 데 20년 이상 상당한 장벽이 되어 왔습니다."라고 말했습니다.
SLAC에서 "이제 우리가 해냈으므로, 우리의 실험은 우리의 현재 모델이 실제 물질에 존재하는 매우 중요한 현상을 놓치고 있음을 보여줍니다."라고 그는 말했습니다. 연구의 실험 부분을 주도한 Shen's lab의 박사후 연구원인 Zhuoyu Chen은 SLAC의 Stanford Synchrotron에 있는 1D 사슬을 3D 재료에 내장하고 이를 챔버로 직접 이동시키기 위해 개발한 시스템에 의해 연구가 가능했다고 말했습니다. 강력한 X선 빔으로 분석하기 위한 SSRL(방사선 광원). "이것은 독특한 설정이며 이러한 매우 미묘한 효과를 보기 위해 필요한 고품질 데이터를 얻는 데 필수적입니다."라고 그는 말했습니다. 이론상 그리드에서 체인으로 이러한 복잡한 재료를 시뮬레이션하는 데 사용되는 주요 모델을 Hubbard 모델이라고 합니다. 2D 버전에서는 가능한 가장 단순한 원자의 평평하고 균일한 간격의 격자를 기반으로 합니다. 그러나 이 기본 2D 그리드는 이미 오늘날의 컴퓨터와 알고리즘이 처리하기에는 너무 복잡하다고 이 연구의 이론적 부분을 감독한 SLAC 및 Stanford 교수이자 SIMES 연구원인 Thomas Devereaux가 말했습니다. 재료의 물리적 특성에 대한 모델의 계산이 정확한지 확인할 수 있는 잘 알려진 방법은 없으므로 실험 결과와 일치하지 않으면 계산이나 이론 모델이 잘못되었는지 여부를 알 수 없습니다. 특수 싱크로트론 빔라인은 전자 행동의 세부 사항을 보여줍니다.
SLAC, Stanford 및 Clemson의 연구원들은 도핑된 1D 산화구리 사슬에서 전자를 방출하고 방향과 에너지를 측정하기 위해 ARPES(angle-resolved photoemission spectroscopy)라는 기술을 사용했습니다. 이것은 그들에게 물질의 전자가 어떻게 행동하는지에 대한 상세하고 민감한 그림을 제공했습니다. 이 작업은 SLAC의 Stanford Synchrotron Radiation Lightsource, SSRL에서 특별히 설계된 빔라인에서 수행되었습니다. 크레딧: Zhuoyu Chen/Stanford University
이 문제를 해결하기 위해 과학자들은 Hubbard 모델을 가능한 가장 단순한 cuprate 격자의 1D 사슬(구리와 산소 원자의 문자열)에 적용했습니다. 이 1D 버전의 모델은 도핑되지 않은 1D 사슬로 구성된 재료에서 전자의 집합적 거동을 정확하게 계산하고 캡처할 수 있습니다. 그러나 지금까지 20년이 넘는 노력에도 불구하고 실험실에서 아무도 만들 수 없었기 때문에 도핑된 버전의 체인에 대한 예측 의 정확성 을 테스트할 방법 이 없었습니다. Chen은 “우리의 주요 성과는 이러한 도핑된 사슬을 합성한 것입니다. "우리는 매우 넓은 범위에 걸쳐 도핑을 하고 우리가 관찰한 것을 정확히 파악하기 위한 체계적인 데이터를 얻을 수 있었습니다." 한 번에 하나의 원자층 도핑된 1D 사슬을 만들기 위해 Chen과 그의 동료들은 BSCO(바륨 스트론튬 구리 산화물)로 알려진 큐프레이트 물질의 막을 몇 원자층 두께로 특별히 설계된 SSRL 빔라인의 밀폐된 챔버 내부 지지 표면에 분사했습니다. 필름과 표면의 격자 모양은 3D BSCO 재료에 포함된 구리와 산소의 1D 사슬을 생성하는 방식으로 정렬됩니다. 그들은 원자 격자에 산소 원자를 추가하는 오존과 열에 노출시켜 사슬을 도핑했다고 Chen이 말했습니다. 각각의 산소 원자 는 사슬에서 전자를 끌어당기고, 해방된 전자는 더 움직이게 됩니다. 자유롭게 흐르는 수백만 개의 전자가 모이면 초전도성의 기초가 되는 집합적 상태를 만들 수 있습니다. 다음으로 연구원들은 각도 분해 광전자 방출 분광법(ARPES)을 사용한 분석을 위해 사슬을 빔라인의 다른 부분으로 이동했습니다. 이 기술은 사슬에서 전자를 방출하고 방향과 에너지를 측정하여 과학자들에게 물질의 전자가 어떻게 행동하는지에 대한 상세하고 민감한 그림을 제공합니다. 의외로 강력한 어트랙션 그들의 분석은 도핑된 1D 물질에서 인접한 격자 위치에 있는 전자의 인력이 Hubbard 모델이 예측한 것보다 10배 더 강력하다는 것을 보여주었다고 연구의 이론 측면에서 일한 Clemson 대학의 조교수인 Yao Wang이 말했습니다. . 연구팀은 이 높은 수준의 "가장 가까운 이웃" 인력이 원자 격자를 흔드는 자연 진동인 포논과의 상호 작용에서 비롯된 것일 수 있다고 제안했습니다. Phonons는 기존의 초전도에서 역할을 하는 것으로 알려져 있으며, 확실히 입증되지는 않았지만 cuprate와 같은 물질에서 훨씬 더 따뜻한 온도에서 발생하는 비전통적인 초전도에 다른 방식으로 관여할 수 있다는 징후가 있습니다. 과학자들은 전자 사이의 가장 가까운 이웃 인력이 모든 큐프레이트에 존재하고 허바드 모델과 그 동족의 2D 버전에서 초전도성을 이해하는 데 도움이 될 수 있으며 과학자들에게 이러한 수수께끼 물질에 대한 더 완전한 그림을 제공할 수 있다고 말했습니다.
참조: Zhuoyu Chen, Yao Wang, Slavko N. Rebec, Tao Jia, Makoto Hashimoto, Donghui Lu, Brian Moritz, Robert G. Moore, Thomas P. Devereaux 및 Zhi의 "도핑된 1D cuprate 사슬에서 비정상적으로 강한 인접 이웃 매력" -Xun Shen, 2021년 9월 9일, 과학 . DOI: 10.1126/science.abf5174 DOE의 Oak Ridge 국립 연구소의 연구원들은 DOE Office of Science에서 자금을 지원한 이 작업에 기여했습니다. SSRL은 Office of Science 사용자 시설입니다.
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