.AI algorithm learns microscopic details of nematicity in moiré systems
mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com http://jk0620.tripod.com https://www.facebook.com/junggoo.lee.9 .AI algorithm learns microscopic details of nematicity in moiré systems AI 알고리즘은 모아레 시스템의 네마시티에 대한 미세한 세부 사항을 학습합니다 João A. Sobral 및 Mathias S. Scheurer 작성 그림 1. 꼬인 이중 이중층 그래핀 시스템. 상대적인 비틀림으로 그래핀 4개 층을 쌓으면 상관 현상을 향상시킬 수 있는 모아레 패턴(녹색 영역)이 생성됩니다. 확대된 영역은 그래핀 시트에 해당하는 육각형 격자의 탄소 원자를 보여줍니다. 출처: João Sobral, Nature Communications (2023) 에서 각색 . DOI: 10.1038/s41467-023-40684-1 2023년 9월 4일 -AI 물질의 위상에 대한 실험적 특성을 식별하고 이해하는 것은 일반적으로 재료의 강한 전자 상호 작용으로 인해 어려운 작업이며 불순물이나 기타 변형 원인이 있는 샘플의 외부 영향으로 인해 더욱 어려워질 수 있습니다. 일반적으로 물질의 전자 사이의 이러한 상호 작용은 자성, 초전도성 및 전자 네마틱성과 같은 흥미로운 현상을 발생시킵니다. -예를 들어, 네마틱성과 변형률(샘플 변형의 한 형태) 사이의 상호 작용은 근본적인 관점에서 둘 다 시스템의 회전 대칭을 파괴하기 때문에 적절한 주제입니다. 첫 번째 경우 이는 전자; 후자에서는 원자 위치의 이동으로 인한 결과입니다. 그러나 두 경우 모두, 이는 전자가 특정 방향을 선호하는 방식으로 물질을 통해 상태를 점유하는 것을 선호하는 것으로 실험에서 나타납니다. 따라서 관찰된 이방성이 변형으로 인한 것인지 아니면 실제로 상호 작용의 결과