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Enregistrement W2973278914 · doi:10.1038/s41467-019-11727-3

Unifying description of competing orders in two-dimensional quantum magnets

2019· article· en· W2973278914 sur OpenAlexafffund
Xue-Yang Song, Chong Wang, Ashvin Vishwanath, Yin-Chen He

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Condensed Matter Physics
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesSociety of Fellows, Harvard UniversityNational Science FoundationGovernment of CanadaGordon and Betty Moore FoundationInstitut Périmètre de physique théoriqueInnovation, Science and Economic Development CanadaHarvard University
Mots-clésPhysicsMagnetic monopoleDirac (video compression format)QuantumQuantum phasesTheoretical physicsSpin (aerodynamics)Quantum mechanicsQuantum phase transition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Quantum magnets provide the simplest example of strongly interacting quantum matter, yet they continue to resist a comprehensive understanding above one spatial dimension. We explore a promising framework in two dimensions, the Dirac spin liquid (DSL) — quantum electrodynamics (QED 3 ) with 4 Dirac fermions coupled to photons. Importantly, its excitations include magnetic monopoles that drive confinement. We address previously open key questions — the symmetry actions on monopoles on square, honeycomb, triangular and kagome lattices. The stability of the DSL is enhanced on triangular and kagome lattices compared to bipartite (square and honeycomb) lattices. We obtain the universal signatures of the DSL on triangular and kagome lattices, including those of monopole excitations, as a guide to numerics and experiments on existing materials. Even when unstable, the DSL helps unify and organize the plethora of ordered phases in correlated two-dimensional materials.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,300
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations111
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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