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Enregistrement W4417033514 · doi:10.1103/vnt6-9g1l

Engineering interaction potentials for stabilizing quantum quasicrystal phases

2025· article· en· W4417033514 sur OpenAlexfundno aff
Matheus Grossklags, Daniel Sundfeld Lima, Vinicius Zampronio, Fabio Cinti, Alejandro Mendoza-Coto

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuasicrystal Structures and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNextGenerationEUCanadian University PressMinistero dell'Università e della RicercaUniversità degli Studi di FirenzeEuropean Commission
Mots-clésQuasicrystalAperiodic graphPhasonQuantumCharacterization (materials science)Reentrancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the necessary features of the pair interaction for the stabilization of self-assembled quantum quasicrystals in two-dimensional bosonic systems. Unlike the classical scenario, our results show that two-dimensional octagonal, decagonal, and dodecagonal aperiodic phases require a distinct number of properly tuned characteristic length scales for their stabilization. By using a mean-field spectral variational approach and Gross-Pitaevskii numerical calculations, we determine that the dodecagonal quasicrystal structure requires at least two characteristic length scales for its stabilization, while the decagonal and octagonal patterns need at least three and four length scales, respectively. The family of pair interaction potentials considered, albeit simple, is well justified in terms of a novel experimental platform based on laser-painted interactions in a cavity QED setup. Finally, we perform a structural characterization of the quasicrystal patterns obtained and show that these phases coexist with a finite superfluid fraction, forming what can be called a super quasicrystal phase.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission1
Résumé présentoui

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