Defect-resolved scattering in quantum materials : a scanning tunneling microscope study with algorithmic multi-channel deconvolution
Notice bibliographique
Résumé
Point defects in quantum materials, once regarded as imperfections, are now recognized as central players in shaping electronic properties. They can scatter quasiparticles, modify local order, and in some cases host entirely new states of matter. Scanning tunneling microscopy provides a uniquely powerful window into these effects, combining atomic-scale spatial resolution with spectroscopic access to electronic structure. Yet in practice, the contributions of different defect types are typically entangled, obscuring their individual roles. In this thesis, I develop two complementary approaches to address this problem. First, I establish a statistical framework to estimate the global densities and their associated uncertainties of each type of defect directly from scanning tunneling microscopy topographs. Applied to the ultra-pure semimetal PtSn₄, this approach demonstrates how nanoscale imaging can yield quantitative information about the populations of distinct defect species across macroscopic crystals. Second, I introduce a new analysis method—multi-channel sparse blind deconvolution tailored for scanning tunneling data—designed to disentangle overlapping quasiparticle interference patterns into defect-specific scattering fingerprints. Benchmarks on synthetic datasets identified the conditions required for reliable reconstruction, and application to experimental data produced defect-resolved interference patterns in several systems. Full success was achieved on Ag(111) and ZrSiTe, partial success on LiFeAs, and failure on PtSn₄, where the limitations of the method matched expectations from simulations. In ZrSiTe in particular, the defect-resolved interference pattern for the Zr₂ defect revealed clear evidence of floating-band scattering features, which had previously been reported as absent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».