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Enregistrement W3090924138 · doi:10.1103/physrevb.105.l121111

Quasiparticle interference observation of the topologically nontrivial drumhead surface state in ZrSiTe

2022· article· en· W3090924138 sur OpenAlexafffund
Brandon Stuart, Seokhwan Choi, Jisun Kim, Lukas Muechler, Raquel Queiroz, Mohamed Oudah, Leslie M. Schoop, D. A. Bonn, Sarah A. Burke

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTopological Materials and Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundDeutsche ForschungsgemeinschaftIsrael Science FoundationGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésQuasiparticleScanning tunneling microscopeScatteringSurface (topology)PhysicsInterference (communication)Dirac (video compression format)Energy (signal processing)OpticsCondensed matter physicsGeometryQuantum mechanicsTelecommunicationsMathematicsChannel (broadcasting)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dirac nodal-line semimetals with one or more closed loops give rise to a surface state that stretches across the topologically nontrivial regions. While these drumhead states have been predicted and explored with simple models, few real materials have been explored experimentally. Here, the authors use quasiparticle interference (QPI) measurements to probe the topologically nontrivial drumhead state spanning occupied and unoccupied states in ZrSiTe, confirming that this state is robust to perturbations like spin-orbit coupling and demonstrating that QPI is a valuable tool to probe drumhead states.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,315 · 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.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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