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Enregistrement W4386139146 · doi:10.1038/s41524-023-01089-2

Anharmonic electron-phonon coupling in ultrasoft and locally disordered perovskites

2023· article· en· W4386139146 sur OpenAlexfundno aff
Marios Zacharias, George Volonakis, Feliciano Giustino, Jacky Even

Notice bibliographique

Revuenpj Computational Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Circulatory and Respiratory HealthAcademic Computer Centre Cyfronet, AGH University of Science and TechnologyHorizon 2020 Framework ProgrammeDepartment of Mechanical Engineering, University of Texas at AustinInstitut Universitaire de FranceEuropean CommissionUniversity of Texas at AustinPartnership for Advanced Computing in Europe AISBLNational Science Foundation
Mots-clésAnharmonicityPhononCondensed matter physicsCoupling (piping)ElectronPhysicsPerovskite (structure)ScatteringMaterials scienceChemistryQuantum mechanicsCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Anharmonicity and local disorder (polymorphism) are ubiquitous in perovskite physics, inducing various phenomena observed in scattering and spectroscopy experiments. Several of these phenomena still lack interpretation from first principles since, hitherto, no approach is available to account for anharmonicity and disorder in electron–phonon couplings. Here, relying on the special displacement method, we develop a unified treatment of both and demonstrate that electron–phonon coupling is strongly influenced when we employ polymorphous perovskite networks. We uncover that polymorphism in halide perovskites leads to vibrational dynamics far from the ideal noninteracting phonon picture and drives the gradual change in their band gap around phase transition temperatures. We also clarify that combined band gap corrections arising from disorder, spin-orbit coupling, exchange–correlation functionals of high accuracy, and electron–phonon coupling are all essential. Our findings agree with experiments, suggesting that polymorphism is the key to address pending questions on perovskites’ technological applications.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations64
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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