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Enregistrement W4411537667 · doi:10.1103/mr3k-w171

Identifying and Quantifying Su-Schrieffer-Heeger-like Interactions with Resonant Inelastic X-Ray Scattering

2025· article· en· W4411537667 sur OpenAlexafffund
Debshikha Banerjee, Jinu Thomas, Alberto Nocera, Steven Johnston

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRare-earth and actinide compounds
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesU.S. Department of EnergyCanada First Research Excellence FundNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsResonant inelastic X-ray scatteringScatteringInelastic scatteringCondensed matter physicsInelastic neutron scatteringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Su-Schrieffer-Heeger-like (SSH-like) electron-phonon 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 electron-phonon interactions in the one-dimensional half-filled Hubbard-SSH model with on-site 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 multiparticle 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 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,800

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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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