機械学習アルゴリズムが、長年理論化されてきた結晶中のガラス相を解明(Machine learning algorithm reveals long-theorized glass phase in crystal)

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2024-04-18 アルゴンヌ国立研究所(ANL)

クリスタルは原子が整然と繰り返すパターンを持ち、ガラスは無秩序な構造を示します。科学者たちはガラスの性質に長年頭を悩ませており、ブラッグガラスという新たな物質相が注目されています。これはクリスタルの秩序とガラスの無秩序を兼ね備えています。アメリカエネルギー省のアルゴンヌ国立研究所と他大学の研究チームが、X線散乱データと機械学習を用いてブラッグガラス相の証拠を発見しました。この研究は、材料科学におけるガラスの理解を深め、機械学習の可能性を示すものです。

<関連情報>

X線回折温度クラスタリングによるPdxErTe3のブラッグガラスシグネチャー Bragg glass signatures in PdxErTe3 with X-ray diffraction temperature clustering

Krishnanand Mallayya,Joshua Straquadine,Matthew J. Krogstad,Maja D. Bachmann,Anisha G. Singh,Raymond Osborn,Stephan Rosenkranz,Ian R. Fisher & Eun-Ah Kim
Nature Physics  Published:09 February 2024
DOI:https://doi.org/10.1038/s41567-023-02380-1

機械学習アルゴリズムが、長年理論化されてきた結晶中のガラス相を解明(Machine learning algorithm reveals long-theorized glass phase in crystal)

Abstract

The Bragg glass phase is a nearly perfect crystal with glassy features predicted to occur in vortex lattices and charge-density-wave systems in the presence of disorder. Detecting it has been challenging, despite its sharp theoretical definition in terms of diverging correlation lengths. Here we present bulk probe evidence supporting a Bragg glass phase in the systematically disordered charge-density-wave material of PdxErTe3. We do this by using comprehensive X-ray data and a machine-learning-based analysis tool called X-ray diffraction temperature clustering (X-TEC). We establish a diverging correlation length in samples with moderate intercalation over a wide temperature range. To enable this analysis, we introduced a high-throughput measure of inverse correlation length that we call peak spread. The detection of Bragg glass order and the resulting phase diagram advance our understanding of the complex interplay between disorder and fluctuations. Moreover, the use of our analysis technique to target fluctuations through a high-throughput measure of peak spread can revolutionize the study of fluctuations in scattering experiments.

0500化学一般
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