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利用欧几里得神经网络直接预测声子态密度
机器学习在材料设计、发现和属性预测方面表现出了强大的能力。然而，尽管机器学习在预测离散属性方面取得了成功，但连续属性预测仍然存在挑战。由于晶体对称性的考虑和数据稀缺，晶体固体的挑战更加严峻。这里，仅使用原子种类和位置作为输入来演示声子态密度 (DOS) 的直接预测。应用欧几里得神经网络，其构造等同于 3D 旋转、平移和反转，从而捕捉完整的晶体对称性，并使用约 10 3 个示例的小型训练集（包含超过 64 种原子类型）实现高质量预测。预测模型再现了实验数据的关键特征，甚至可以推广到具有看不见元素的材料，并且自然适合有效预测合金系统而无需额外的计算成本。通过预测大量高声子比热容材料，证明了该网络的潜力。该工作表明了一种探索材料声子结构的有效方法，并可进一步快速筛选高性能储热材料和声子介导的超导体。
层状银色双孔孔的低频声子模式：对称性，极性和与相变的关系
然而，在光电设备中，PB对应物的高性能，最近的努力，尤其是在CS 2 Agbibr 6双PSK上，[2]证明了它们在太阳能电池的广泛应用中的强大用途，[3-9] [3-9]光探测器，[10,11] x射线检测器，[10,11] X射线检测器[12] memristors [13] Memristors [13] 13]。[14] Moreover, when passing from the 3D double PSK toward its layered counterparts with two (2L) or one (1L) octahedra layers by introducing large A-site organic cations, such as butylam- monium (BA) or propylammonium (PA), allowed to develop new two-dimensional (2D) materials with tunable optoelec- tronic properties, such as the character of the bandgap as well as带隙的能量从≈2eV到≈3eV，这与无机晶格的失真有关。[15–19]尺寸还原也明显提高了候选人的ON/OFF比率，从10 2（CS 2 Ag-Birb 6至3d）到10 7（（（Ba）2 Csagbibr 7），因为在扭曲的晶体结构中，离子迁移受到离子迁移的青睐。[20]从（Ba）2 Csagbibr 7中获得了具有较大迁移率的产物的X射线光绘制器，其中敏感性取决于晶体的尺寸（八面体层的数量）。[21,22]光电探测器的时间响应可以通过尺寸减小来增强，同时保持相似的检测率； [23]
![在CS的光学和声子属性上进行系统表征[Pb X SN 1- X] I 3通过第一原理建模合金的Perovskites](/simg/4/43acde70885955e22d0cd1fd41bab067295331ab.webp)
在CS的光学和声子属性上进行系统表征[Pb X SN 1- X] I 3通过第一原理建模合金的Perovskites
x] i 3作为合金浓度x的函数。实线代表每个计算的数据的变化，并且虚线（黑色）线是指pb-end和sn-end之间的参考线性插值。（b）在CS [pb x sn 1- x] i 3中，光电特性关系将εαβ和n与带隙1/ e g 2相关联，作为合金浓度x的函数（由插图x轴显示）。Penn模型拟合通过虚线显示，每个εαβ和n具有相应的相关性。
在声子辅助的反stokes激发NV0
摘要：钻石中氮呈（NV）中心的电荷状态是下一代量子传感，通信和计算的先决条件。在这里，我们使用声子辅助的反stokes激发来实现NV 0和NV-状态之间的可逆转换。在这种情况下，我们观察到具有寿命长达数十秒钟的NV-中心的两个衰减过程。通过研究NV-状态的光谱结构演化的动力学，我们发现NV-中心的光谱结构是通过反stokes激发的电荷状态过渡过程调节的。我们提出的主要原因是由NV-的电离产生的局部电场，它改变了颜色中心的辐射环境。我们的结果可能提供了一种控制氮 - 视牙中心的电荷状态的替代方法。关键字：钻石，电荷状态控制，声子辅助上转换，量子光学■简介
量子自旋液体候选物2†中声子与晶体电场激发之间的中尺度相互作用
完整作者列表： Pai, Yun-Yi；橡树岭国家实验室，MSTD Marvinney, Claire；橡树岭国家实验室，MSTD Liang, Liangbo；橡树岭国家实验室，纳米相材料科学中心 Xing, Jie；橡树岭国家实验室，MSTD Scheie, Allen；橡树岭国家实验室，中子散射分部 Puretzky, Alex；橡树岭国家实验室，纳米相材料科学中心， Halasz, Gabor；橡树岭国家实验室，MSTD Li, Xun；橡树岭国家实验室，MSTD Juneja, Rinkle；橡树岭国家实验室，MSTD Sefat, Athena；橡树岭国家实验室 Parker, David；橡树岭国家实验室，材料科学与技术分部 Lindsay, Lucas；橡树岭国家实验室， Lawrie, Benjamin J.；橡树岭国家实验室，
单层 WSe2 与 SiO2 之间的界面热阻：考虑光声声子非平衡的拉曼探测
在过去的十年中，拉曼光谱已被证明是一种强大的光谱方法，有助于了解纳米级复杂而迷人的能量传输世界。人们开发了各种基于拉曼的方法来测量二维材料和其他纳米级结构的热性能。光热拉曼法常用于确定原子级薄材料（如石墨烯和过渡金属二硫属化合物 (TMD)）的界面热阻 (R ″ tc ) 和热导率 (k)。[1–4] 该技术同时使用激光加热样品和拉曼信号表征。温度相关的拉曼信号和 3D 热传导模型用于提取热性能测量值。通过焦耳加热的拉曼测温法同样可以探测界面能量传输和热导率；通过用激光加热代替电流加热源，可以使用物理建模和温度相关的拉曼信号来确定 R ″ tc 。 [5,6] 最近，人们设计了另一种综合光热拉曼方法，使用连续波和脉冲激光来测量二维材料的热性能。[7] 该方法通过比较一系列激光光斑尺寸和脉冲持续时间的不同拉曼温度响应来测量单层和多层石墨烯的 k。此外，双激光拉曼测温法和双波长闪光拉曼映射法分别用于测量二维材料和纳米线的热导率。[8,9]
利用流动表面声波声子进行量子通信 1
图 2. 声子介导的量子态转移和过程层析成像。a 测量的 Q 1 激发态群体 PQ 1 e 与时间和 Q 1 裸频率的关系，耦合器 G 1 处于中间耦合 κ 1 / 2 π = 2.4 MHz（在 3.976 GHz 处测量），G 2 设置为零耦合。在这种配置中，Q 1 的能量弛豫主要由通过 UDT 1 的声子发射主导，其次是行进声子动力学。白色和红色虚线分别表示单向和双向工作频率（见正文）；插图显示量子位激发和测量脉冲序列。b 通过行进声子在单向（左）和双向（右）工作频率下进行量子态转移。与单向传输相比，双向传输的 Q 2 的最终群体要小 4.5 倍，这与模拟结果一致。绿色实线来自主方程模拟。插图：脉冲序列。对于任一过程，Q 1 的发射率均设为 κ uni | bi c / 2 π = 10 | 6 MHz，对应于 81 | 138 ns 的半峰全宽 (FWHM) 声子波包。c 单向和双向区域的量子过程层析成像，过程保真度分别为 F uni = Tr ( χ exp · χ ideal ) = 82 ± 0 . 3 % 和 F bi = 39 ± 0 . 3 %。红色实线显示理想传输的预期值；黑色虚线显示主方程模拟，其中考虑了有限量子比特相干性和声子通道损耗。不确定性是相对于平均值的标准偏差。
用于预测电子和声子属性
图2一组用于模拟示例铝电子WTBH的电路模型。此处，电路4，电路5和电路6也称为realAmplites，paulitwodesign和效率2电路。ry和rz代表具有参数ө的参数性电路。所有电路图都是使用Qiskit生成的。带有“ x”的电线和盒子代表受控的X门。带有两个实正方形的电线，例如电路-5中代表受控的Z门。
共振声子-磁振子耦合的直接成像
声子的探测对于研究共振耦合的磁振子与声子的相互转化至关重要。本文我们报道了通过微聚焦布里渊光散射在 Ni/LiNbO 3 混合异质结构上直接可视化磁振子和声子的共振耦合。表面声子的静态图样源于入射波 𝜓 0 (𝐴 0 , 𝒌, 𝜑 0 ) 与反射波 𝜓 1 (𝐴 1 , −𝒌, 𝜑 1 ) 之间的干涉，由于磁振子-声子耦合，磁场可以调制表面声子的静态图样。通过分析从布里渊光谱中获得的声子信息，可以确定磁振子系统（Ni 薄膜）的性质，例如铁磁共振场和共振线宽。该结果提供了关于耦合磁振子-声子系统中声子操控和检测的空间分辨信息。
