Magic angle of <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>Sr</mml:mi> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msub> <mml:msub> <mml:mi>RuO</mml:mi> <mml:mn>4</mml:mn> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> : Optimizing correlation-driven superconductivity
Notice bibliographique
Résumé
Understanding of unconventional superconductivity is crucial for engineering materials with specific order parameters or elevated superconducting transition temperatures. However, for many materials, the pairing mechanism and symmetry of the order parameter remain unclear: reliable and efficient methods of predicting the order parameter and its response to tuning parameters are lacking. Here, we investigate the response of superconductivity in <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <a:mrow> <a:msub> <a:mi>Sr</a:mi> <a:mn>2</a:mn> </a:msub> <a:msub> <a:mi>RuO</a:mi> <a:mn>4</a:mn> </a:msub> </a:mrow> </a:math> to structural distortions via the random phase approximation (RPA) and functional renormalization group (FRG), starting from realistic models of the electronic structure. Our results suggest that RPA misses the interplay of competing fluctuation channels. FRG reproduces key experimental findings. We predict a magic octahedral rotation angle, maximizing the superconducting <b:math xmlns:b="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <b:msub> <b:mi>T</b:mi> <b:mi>c</b:mi> </b:msub> </b:math> and a dominant <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <c:msub> <c:mi>d</c:mi> <c:mrow> <c:msup> <c:mi>x</c:mi> <c:mn>2</c:mn> </c:msup> <c:mo>−</c:mo> <c:msup> <c:mi>y</c:mi> <c:mn>2</c:mn> </c:msup> </c:mrow> </c:msub> </c:math> pairing symmetry. To enable experimental verification, we provide calculations of the phase-referenced Bogoliubov Quasiparticle Interference imaging. Our work demonstrates a designer approach to tuning unconventional superconductivity with relevance and applicability for a wide range of quantum materials. Published by the American Physical Society 2024
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,183 | 0,005 |
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 ».