MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2996952011 · doi:10.1103/physrevb.101.125423

Band nesting and exciton spectrum in monolayer <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msub><mml:mi>MoS</mml:mi><mml:mn>2</mml:mn></mml:msub></mml:math>

2020· article· lv· W2996952011 sur OpenAlexafffund
Maciej Bieniek, Ludmiła Szulakowska, Paweł Hawrylak

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2020
Typearticle
Languelv
DomaineMaterials Science
Thématique2D Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNarodowe Centrum Nauki
Mots-clésExcitonExcited statePhysicsTopology (electrical circuits)Atomic physicsCondensed matter physicsMathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We discuss here the effect of band nesting and topology on the spectrum of excitons in a single layer of ${\mathrm{MoS}}_{2}$, a prototype transition metal dichalcogenide material. We solve for the single-particle states using the ab initio based tight-binding model containing metal $d$ and sulfur $p$ orbitals. The metal orbitals' contribution evolving from $K$ to $\mathrm{\ensuremath{\Gamma}}$ points results in conduction-valence band nesting and a set of second minima at $Q$ points in the conduction band. There are three $Q$ minima for each $K$ valley. We accurately solve the Bethe-Salpeter equation including both $K$ and $Q$ points and obtain ground and excited exciton states. We determine the effects of the electron-hole single-particle energies including band nesting, direct and exchange screened Coulomb electron-hole interactions, and resulting topological magnetic moments on the exciton spectrum. The ability to control different contributions combined with accurate calculations of the ground and excited exciton states allows for the determination of the importance of different contributions and a comparison with effective mass and $k\ifmmode\cdot\else\textperiodcentered\fi{}p$ massive Dirac fermion models.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,269 · 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'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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical review. B./Physical review. BMême sujet2D Materials and ApplicationsTravaux en français237 207