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Enregistrement W3212890762 · doi:10.1002/9783527808465.emc2016.5859

Elastic delocalization in <scp>EELS</scp>

2016· other· en· W3212890762 sur OpenAlexaff
Stefan Löffler

Notice bibliographique

RevueEuropean Microscopy Congress 2016: Proceedings · 2016
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Electron Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelocalized electronElectron energy loss spectroscopyBeam (structure)Elastic energyMaterials scienceResolution (logic)ScatteringCondensed matter physicsOpticsMolecular physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inelastic delocalization – caused by the long‐ranged Coulomb interaction – is a well‐known phenomenon in EELS that limits the achievable spatial resolution [1]. For low‐loss EELS, it can lead to a spatial resolution of worse than several nanometers. For core‐loss EELS with energy transfers &gt; ~100 eV, on the other hand, it is generally of the order of 1 Ångström and, therefore, generally does not prevent the acquisition of atomically resolved elemental maps. Another aspect that is often overlooked, however, is the elastic delocalization caused by the extent and the elastic scattering of the electron beam itself inside the crystal [2]. With the ever‐improving aberration correctors and, consequently, ever‐increasing convergence angles, this becomes more and more of an issue. Especially when dealing with samples that are not ideal single crystals, e.g., due to inhomogeneities, embedded nanoparticles, or interfaces, the elastic delocalization can become a severe challenge for atomic‐resolution EELS. In fig. 1, the case of a NdGaO 3 /LaMnO 3 interface is shown for different convergence angles. The propagation was calculated using the multislice approach [3] for an incident beam energy of 300 keV and no spherical aberration. It is clear that even when the beam is nominally positioned well inside one material, parts of it still extend across the interface into the other material [4]. Therefore, in this situation, one will pick up EELS intensity coming from both sides of the interface (assuming a sufficiently large collection angle; for small collection angles, the situation will be complicated further by the elastic scattering of the beam after the inelastic excitation, which may lead to scattering outside the aperture). In addition, elastic scattering complicates the z sensitivity. There are several ways to circumvent the problem of elastic delocalization. On the one hand, it is possible to use very thin samples for which elastic scattering and beam broadening are less severe. For large convergence angles, however, this limits the thickness to below ~10 nm which, in turn, decreases the total EELS signal due to the reduced number of atoms. On the other hand, as is evident from fig. 1, the influence of the elastic delocalization can also be decreased by decreas ing the convergence angle. While this may seem counter‐intuitive at first, it can significantly decrease the beam broadening, thus reducing spurious signals coming from adjacent columns. In addition, electron‐vortex beams [5] are also a promising candidate for reducing elastic delocalization due to topological protection [6,7,8]. In addition, the vorticity causes their intensity to vanish in the center, giving them their typical donut shape. While this can make ADF images more difficult to interpret as the elastic scattering likelihood has its maximum when the beam is not actually centered on an atomic column, it does not pose a problem for core‐loss EELS for which the probe beam scatters off the sample electrons: as the electron cloud surrounds the nuclei, the inelastic scattering likelihood has its maximum when the donut‐shaped beam is on the atomic column. Elastic delocalization is unavoidable. This work shows possible ways to mitigate its detrimental effects on core‐loss EELS and thereby paves the way for a better interpretation and quantification of atomic‐resolution mapping, especially in the practically relevant cases of non‐homogeneous samples and interfaces.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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