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Enregistrement W2297191935 · doi:10.1103/physrevlett.116.100402

Optical Conductivity of Topological Surface States with Emergent Supersymmetry

2016· article· en· W2297191935 sur OpenAlexafffund
William Witczak‐Krempa, Joseph Maciejko

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTopological Materials and Phenomena
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKavli Institute for Theoretical Physics, University of California, Santa BarbaraOntario Ministry of Economic Development and InnovationNational Science FoundationGovernment of CanadaInstitut Périmètre de physique théoriqueCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of Alberta
Mots-clésPhysicsTopological insulatorFermionSupersymmetryQuantum entanglementMassless particleOptical conductivityDirac fermionTopological orderQuantum mechanicsBosonSuperconductivityTopological quantum computerTheoretical physicsQuantumCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topological states of electrons present new avenues to explore the rich phenomenology of correlated quantum matter. Topological insulators (TIs) in particular offer an experimental setting to study novel quantum critical points (QCPs) of massless Dirac fermions, which exist on the sample's surface. Here, we obtain exact results for the zero- and finite-temperature optical conductivity at the semimetal-superconductor QCP for these topological surface states. This strongly interacting QCP is described by a scale invariant theory with emergent supersymmetry, which is a unique symmetry mixing bosons and fermions. We show that supersymmetry implies exact relations between the optical conductivity and two otherwise unrelated properties: the shear viscosity and the entanglement entropy. We discuss experimental considerations for the observation of these signatures in TIs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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