Evolution of plasmon excitations across the phase diagram of the cuprate superconductor <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi>La</mml:mi><mml:mrow><mml:mn>2</mml:mn><mml:mo>−</mml:mo><mml:mi>x</mml:mi></mml:mrow></mml:msub><mml:msub><mml:mi>Sr</mml:mi><mml:mi>x</mml:mi></mml:msub><mml:msub><mml:mi>CuO</mml:mi><mml:mn>4</mml:mn></mml:msub></mml:mrow></mml:math>
Notice bibliographique
Résumé
We use resonant inelastic x-ray scattering (RIXS) at the O $K$- and Cu $K$-edges to investigate the doping dependence and temperature dependence of low-energy plasmon excitations in ${\mathrm{La}}_{2\ensuremath{-}x}{\mathrm{Sr}}_{x}{\mathrm{CuO}}_{4}$. We observe a monotonic increase of the energy scale of the plasmons with increasing doping $x$ in the underdoped regime, whereas a saturation occurs above optimal doping $x\ensuremath{\gtrsim}0.16$ and persists at least up to $x=0.4$. Furthermore, we find that the plasmon excitations show only a marginal temperature dependence, and possible effects due to the superconducting transition and the onset of strange metal behavior are either absent or below the detection limit of our experiment. Taking into account the strongly correlated character of the cuprates, we show that layered $t\ensuremath{-}J\ensuremath{-}V$ model calculations accurately capture the increase of the plasmon energy in the underdoped regime. However, the computed plasmon energy continues to increase even for doping levels above $x\ensuremath{\gtrsim}0.16$, which is distinct from the experimentally observed saturation and reaches a broad maximum around $x=0.55$. We discuss whether possible lattice disorder in overdoped samples, a renormalization of the electronic correlation strength at high dopings, or an increasing relevance of nonplanar Cu and O orbitals could be responsible for the discrepancy between experiment and theory for doping levels above $x=0.16$.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,560 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».