- 13,850
- 20
- 8 Ноя 2022
Используя передовые технологии, исследователи открыли новую главу в изучении материи.
Ученые из Корнеллского университета сделали прорывное открытие в области квантовой физики, обнаружив редкую фазу материи, известную как фаза Брэгговского стекла. Для этого они использовали обширные данные рентгеновского излучения и новый инструмент анализа данных на основе машинного обучения. Это открытие разрешает давний вопрос о существовании этой почти упорядоченной, но не совсем упорядоченной фазы Брэгговского стекла в реальных материалах.
Исследование, Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся в журнале Nature Physics, было проведено при участии ученых из Аргоннской национальной лаборатории и Стэнфордского университета. Ведущим автором статьи является постдоктор Кришнананд Мадхукар Маллайя из физического факультета Колледжа искусств и наук. Профессор физики Еун-А Ким является ответственным автором.
Исследователи представили первые доказательства существования фазы Брэгговского стекла, обнаруженные с помощью рассеяния рентгеновских лучей, что позволяет анализировать весь объем материала, а не только его поверхность. Для анализа обширных данных рентгеновского излучения использовался новый инструмент на основе машинного обучения, названный X-ray Temperature Clustering (X-TEC).
"Несмотря на теоретическое предсказание, сделанное три десятилетия назад, конкретные экспериментальные доказательства существования Брэгговского стекла в объеме кристалла отсутствовали," сказал Маллайя.
Теоретически различают три фазы: долгопериодический порядок, Брэгговское стекло и дезордеризованное состояние. В дезордеризованном состоянии корреляция плотности заряда уменьшается на конечном расстоянии. В фазе долгопериодического порядка корреляция плотности заряда продолжается бесконечно. В фазе Брэгговского стекла корреляция плотности заряда уменьшается настолько медленно, что полностью исчезает только на бесконечном расстоянии.
<span style="font-family: var(--ui-font-family-primary, var(--ui-font-family-helvetica));">"Сложность задачи состоит в том, чтобы выявить эти различия, анализируя экспериментальные данные. Эти данные неизбежно включают в себя факторы, усложняющие исследование, например, фоновый шум и ограниченное разрешение измерительных приборов," отметила Ким.</span>
Исследователи преодолели ключевые проблемы, используя стратегическое сотрудничество в области материалов, данных и инструментов машинного обучения. В частности, они нашли семейство материалов с плотностью зарядовых волн, которые позволяют систематически изучать влияние "грязи" на эксперимент – PdxErTe3. Собрав огромное количество данных в Аргоннской национальной лаборатории при сотрудничестве с учеными оттуда, и используя X-TEC для анализа этих данных, исследователи смогли экспериментально обнаружить фазу Брэгговского стекла.
<span style="font-family: var(--ui-font-family-primary, var(--ui-font-family-helvetica));">Это открытие не только дает ответ на долгожданный вопрос о влиянии примесей на упорядоченность плотности зарядовых волн, но и представляет собой новаторский метод исследования в современную эпоху обработки больших объемов данных. Применение технологий машинного обучения и анализа научных данных открывает путь к решению сложных задач и обнаружению мелких деталей через тщательный анализ данных.</span>
Ученые из Корнеллского университета сделали прорывное открытие в области квантовой физики, обнаружив редкую фазу материи, известную как фаза Брэгговского стекла. Для этого они использовали обширные данные рентгеновского излучения и новый инструмент анализа данных на основе машинного обучения. Это открытие разрешает давний вопрос о существовании этой почти упорядоченной, но не совсем упорядоченной фазы Брэгговского стекла в реальных материалах.
Исследование, Для просмотра ссылки Войди
Исследователи представили первые доказательства существования фазы Брэгговского стекла, обнаруженные с помощью рассеяния рентгеновских лучей, что позволяет анализировать весь объем материала, а не только его поверхность. Для анализа обширных данных рентгеновского излучения использовался новый инструмент на основе машинного обучения, названный X-ray Temperature Clustering (X-TEC).
"Несмотря на теоретическое предсказание, сделанное три десятилетия назад, конкретные экспериментальные доказательства существования Брэгговского стекла в объеме кристалла отсутствовали," сказал Маллайя.
Теоретически различают три фазы: долгопериодический порядок, Брэгговское стекло и дезордеризованное состояние. В дезордеризованном состоянии корреляция плотности заряда уменьшается на конечном расстоянии. В фазе долгопериодического порядка корреляция плотности заряда продолжается бесконечно. В фазе Брэгговского стекла корреляция плотности заряда уменьшается настолько медленно, что полностью исчезает только на бесконечном расстоянии.
<span style="font-family: var(--ui-font-family-primary, var(--ui-font-family-helvetica));">"Сложность задачи состоит в том, чтобы выявить эти различия, анализируя экспериментальные данные. Эти данные неизбежно включают в себя факторы, усложняющие исследование, например, фоновый шум и ограниченное разрешение измерительных приборов," отметила Ким.</span>
Исследователи преодолели ключевые проблемы, используя стратегическое сотрудничество в области материалов, данных и инструментов машинного обучения. В частности, они нашли семейство материалов с плотностью зарядовых волн, которые позволяют систематически изучать влияние "грязи" на эксперимент – PdxErTe3. Собрав огромное количество данных в Аргоннской национальной лаборатории при сотрудничестве с учеными оттуда, и используя X-TEC для анализа этих данных, исследователи смогли экспериментально обнаружить фазу Брэгговского стекла.
<span style="font-family: var(--ui-font-family-primary, var(--ui-font-family-helvetica));">Это открытие не только дает ответ на долгожданный вопрос о влиянии примесей на упорядоченность плотности зарядовых волн, но и представляет собой новаторский метод исследования в современную эпоху обработки больших объемов данных. Применение технологий машинного обучения и анализа научных данных открывает путь к решению сложных задач и обнаружению мелких деталей через тщательный анализ данных.</span>
- Источник новости
- www.securitylab.ru
