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Enregistrement W4405715676 · doi:10.48550/arxiv.2412.15981

Identifying and quantifying Su-Schrieffer-Heeger-like interactions with RIXS

2024· preprint· en· W4405715676 sur OpenAlexfundno aff
Debshikha Banerjee, Jinu Thomas, Alberto Nocera, Steven Johnston

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchU.S. Department of EnergyOffice of ScienceCanada First Research Excellence FundNational Science Foundation
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Su-Schrieffer-Heeger (SSH)-like electron-phonon (e-ph) interactions can drive the formation of light (bi)polarons and several novel states of matter. It is, therefore, prudent to develop experimental protocols for identifying such couplings in real materials and quantifying their strength. Here, we investigate how resonant inelastic x-ray scattering (RIXS) probes e-ph interactions in the one-dimensional half-filled Hubbard-SSH model with onsite phonons. Using the density matrix renormalization group method, we compute the full RIXS response and find that the lattice excitations generated during the scattering process inevitably couple to the system's charge and magnetic sectors, resulting in combined multi-particle excitations that cannot be easily disentangled from one another. While this aspect complicates the interpretation of RIXS experiments, we outline how it can be leveraged to identify and quantify SSH-like interactions in quantum materials.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,119 · 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'étudeObservationnel
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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