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Enregistrement W4405656899 · doi:10.48550/arxiv.2408.11985

Flat Band Generation through Interlayer Geometric Frustration in Intercalated Transition Metal Dichalcogenides

2024· preprint· en· W4405656899 sur OpenAlexfundno aff
Yi Peng, Ren He, Peng Li, Sergey Zhdanovich, Matteo Michiardi, Sergey Gorovikov, Marta Zonno, A. Damascelli, Guo‐Xing Miao

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématique2D Materials and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMinistère de la Défense NationaleCanada First Research Excellence FundCanadian Light SourceBritish Columbia Knowledge Development FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TokyoCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésTransition metalFrustrationCondensed matter physicsMaterials scienceNanotechnologyPhysicsChemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electronic flat bands can lead to rich many-body quantum phases by quenching the electron's kinetic energy and enhancing many-body correlation. The reduced bandwidth can be realized by either destructive quantum interference in frustrated lattices, or by generating heavy band folding with avoided band crossing in Moire superlattices. Here we propose a general approach to introduce flat bands into widely studied transition metal dichalcogenide (TMD) materials by dilute intercalation. A flat band with vanishing dispersion is observed by angle-resolved photoemission spectroscopy (ARPES) over the entire momentum space in intercalated Mn1/4TaS2. Polarization dependent ARPES measurements combined with symmetry analysis reveals the orbital characters of the flat band. Supercell tight-binding simulations suggest that such flat bands arising from destructive interference between Mn and Ta on S through hopping pathways, are ubiquitous in a range of TMD families as well as for different intercalation configurations. Our findings establish a new material platform to manipulate flat band structures and explore their corresponding emergent correlated properties.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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