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Enregistrement W2339941353 · doi:10.1038/ncomms11014

Subterahertz dielectric relaxation in lead-free Ba(Zr,Ti)O3 relaxor ferroelectrics

2016· article· en· W2339941353 sur OpenAlexafffund
Dawei Wang, Alexei A. Bokov, Zuo‐Guang Ye, J. Hlinka, L. Bellaïche

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFerroelectric and Piezoelectric Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchNational Natural Science Foundation of ChinaOffice of Naval ResearchSimon Fraser UniversityGrantová Agentura České RepublikyNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDielectricRelaxation (psychology)Materials scienceCondensed matter physicsPolarization (electrochemistry)Dielectric responseMolecular dynamicsChemical physicsFerroelectricityDielectric lossPhysicsComputational chemistryOptoelectronicsChemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relaxors are complex materials with unusual properties that have been puzzling the scientific community since their discovery. The main characteristic of relaxors, that is, their dielectric relaxation, remains unclear and is still under debate. The difficulty to conduct measurements at frequencies ranging from ≃1 GHz to ≃1 THz and the challenge of developing models to capture their complex dynamical responses are among the reasons for such a situation. Here, we report first-principles-based molecular dynamic simulations of lead-free Ba(Zr0.5Ti0.5)O3, which allows us to obtain its subterahertz dynamics. This approach reproduces the striking characteristics of relaxors including the dielectric relaxation, the constant-loss behaviour, the diffuse maximum in the temperature dependence of susceptibility, the substantial widening of dielectric spectrum on cooling and the resulting Vogel-Fulcher law. The simulations further relate such features to the decomposed dielectric responses, each associated with its own polarization mechanism, therefore, enhancing the current understanding of relaxor behaviour.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations66
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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