MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393475433 · doi:10.5281/zenodo.4637192

Designing three-dimensional flat bands in nodal-line semimetals

2021· dataset· en· W4393475433 sur OpenAlexaff
Alexander Lau, Timo Hyart, Carmine Autieri, Anffany Chen, Dmitry I. Pikulin

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNODALLine (geometry)SemimetalGeometryPhysicsMathematicsCondensed matter physicsBand gapBiologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Electrons with large kinetic energy have a superconducting instability for infinitesimal attractive interactions. Quenching the kinetic energy and creating a flat band renders an infinitesimal repulsive interaction the relevant perturbation. Thus, flat band systems are an ideal platform to study the competition of superconductivity and magnetism and their possible coexistence. Recent advances in the field of twisted bilayer graphene highlight this in the context of two-dimensional materials. Two dimensions, however, put severe restrictions on the stability of the low-temperature phases due to enhanced fluctuations. Only three-dimensional flat bands can solve the conundrum of combining the exotic flat-band phases with stable order existing at high temperatures. Here, we present a way to generate such flat bands through strain engineering in topological nodal-line semimetals. We present analytical and numerical evidence for this scenario and study the competition of the arising superconducting and magnetic orders as a function of externally controlled parameters. We show that the order parameter is rigid because the quantum geometry of the Bloch wave functions leads to a large superfluid stiffness. Using density-functional theory and numerical tight-binding calculations we further apply our theory to strained rhombohedral graphite and CaAgP materials.</p>\n\n<p>The provided repository contains all code and data to reproduce the results of this study.</p>

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,217 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshareMême sujetAdvanced Antenna and Metasurface TechnologiesTravaux en français237 207