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Enregistrement W4392857126 · doi:10.1126/sciadv.adi7598

Tracing the dynamics of superconducting order via transient terahertz third-harmonic generation

2024· article· en· W4392857126 sur OpenAlexaff
Min-Jae Kim, Sergey Kovalev, Mattia Udina, Rafael Haenel, Gideok Kim, Matteo Puviani, Georg Cristiani, Igor Ilyakov, Thales V. A. G. de Oliveira, Alexey Ponomaryov, Jan‐Christoph Deinert, Г. Логвенов, B. Keimer, Dirk Manske, Lara Benfatto, S. Kaiser

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhysics of Superconductivity and Magnetism
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésSuperconductivityPhysicsTerahertz radiationQuasiparticleUltrashort pulsePicosecondSpectroscopyCondensed matter physicsQuantum mechanicsLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrafast optical control of quantum systems is an emerging field of physics. In particular, the possibility of light-driven superconductivity has attracted much of attention. To identify nonequilibrium superconductivity, it is necessary to measure fingerprints of superconductivity on ultrafast timescales. Recently, nonlinear THz third-harmonic generation (THG) was shown to directly probe the collective degrees of freedoms of the superconducting condensate, including the Higgs mode. Here, we extend this idea to light-driven nonequilibrium states in superconducting La 2- x Sr x CuO 4 , establishing an optical pump–THz–THG drive protocol to access the transient superconducting order-parameter quench and recovering on few-picosecond timescales. We show in particular the ability of two-dimensional TH spectroscopy to disentangle the effects of optically excited quasiparticles from the pure order-parameter dynamics, which are unavoidably mixed in the pump-driven linear THz response. Benchmarking the gap dynamics to existing experiments shows the ability of driven THG spectroscopy to overcome these limitations in ordinary pump-probe protocols.

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 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 enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · 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'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

Citations24
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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