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World File Search System电子耦合
直接观察铜纳米颗粒中增强的电子 - 音波耦合在温暖的物质状态下
*电子邮件：quynh.l.nguyen@colorado.edu暖密度物质（WDM）代表一个高度兴奋的状态，位于固体，等离子体和液体的交叉点上，而平衡理论无法描述。在实验室中创建时，该状态的瞬态性质以及探测电子与离子之间强烈耦合相互作用的困难，使得在该制度中对物质有完整的理解使其具有挑战性。在这项工作中，通过令人兴奋的〜8 nm铜纳米颗粒，其消融阈值以下的飞秒激光器，我们创建了均匀兴奋的WDM。使用光电子光谱法，我们测量瞬时电子温度并提取纳米颗粒的电子耦合，因为它发生了固体到WDM相变。通过与最先进的理论进行比较，我们确认过热的纳米颗粒位于热固体和等离子体之间的边界，并带有相关的强电子离子耦合。这既可以通过对离子的快速能量损失以及对纳米颗粒体积的强声学呼吸模式引起的电子温度的强烈调节来证明这一点。这项工作展示了一种实验探索WDM外来特性的新途径。在几个研究领域的进展取决于对温度和压力的极端条件下对物质的详细理解。“温暖密集物质”（WDM）制度对应于固体附近的密度，温度从〜10 k到〜10,000 K - 一种无法通过平衡理论描述的制度1,2。wdm是高能密度物理学3，融合能量科学4，行星科学5和恒星天体物理学6,7的许多有趣问题的核心。通过激光技术的进步启用，在过去的十年中，在实验室8-17中制造WDM的能力和询问WDM的能力取得了迅速的进步。但是，尽管有这些突破，但准确表征
标题 - NSF-PAR
标题 可变形有机电化学晶体管的发展进展和机遇 Brian V. Khau*、Audrey D. Scholz*、Elsa Reichmanis** *表示贡献相同 **通讯作者：elr420@lehigh.edu 1 Brian V. Khau、Elsa Reichmanis 佐治亚理工学院化学与生物分子工程学院，美国佐治亚州亚特兰大 30332-0100 Audrey D. Scholz、Elsa Reichmanis 佐治亚理工学院化学与生物化学学院，美国佐治亚州亚特兰大 30332- 0100 关键词：有机电化学晶体管、生物电子学、可变形性、PEDOT:PSS ORCID Brian V. Khau：0000-0003-4971-8366 Audrey D. Scholz：0000-0003-2313-3706 Elsa Reichmanis： 0000-0002-8205-8016 摘要 有机电化学晶体管 (OECT) 因其高跨导、直接离子-电子耦合和独特的外形尺寸而成为生物电子应用的潜在多功能平台。这种对生物电子学的适用性可以归因于有机混合导体的加入，这种导体促进了离子和电子的传输，从而实现了从生物信号到非生物读数的材料固有转换。过去十年，合成设计原则已经产生了，以扩大有限的材料空间，但用于生物电子学的可变形 OECT 的统一开发指南仍不清楚。在本期观点中，我们重点介绍了赋予可变形性的最新进展。具体而言，我们将在生物电子应用设定的基准背景下讨论晶体管组成部分（基板、电解质、互连和（聚合物）通道材料）的材料选择、设计和化学性质。此外，我们还确定了未来研究和开发机械兼容 OECT 的关键领域。
时间晶体拓扑超导体
引言。周期性驱动的量子系统规避了平衡态下施加的某些限制。例如，参考文献 [1,2] 中设想的自发破坏时间平移对称性的“时间晶体”不能在平衡态 [3] 下出现，但可以在周期性驱动下出现。在周期性驱动的时间晶体中，任何物理（即非猫）状态都以驱动频率的次谐波演化 [4 – 6] 。规范实现由无序的伊辛自旋组成，它们在每个驱动周期后集体翻转，因此需要两个周期才能恢复其初始状态。实验已经在驱动冷原子 [7,8] 和固态自旋系统 [9 – 11] 中检测到时间晶体性的迹象。作为第二个密切相关的例子，考虑一个一维 (1D) 自由费米子拓扑超导体，它具有马约拉纳端模式 [12]，每个模式都由厄米算符 γ 描述。如果 γ 增加能量 E 则 γ † 增加 − E 而埃尔米特性要求它们是等价的。在平衡状态下唯一的解是 E = 0——对应于经过深入研究的马约拉纳零模式。以频率 Ω 周期性驱动还允许携带 E = Ω = 2 的“弗洛凯马约拉纳模式”，因为此时能量仅对模 Ω 守恒[13]。弗洛凯马约拉纳模式被认为比平衡系统促进了更高效的量子信息处理[14-16]。此外，它们编码了一种时间平移对称性破缺的拓扑味道，因为弗洛凯马约拉纳算子在每个驱动周期改变符号，因此也需要两个周期来恢复其初始形式。我们通过探索将库珀对电子耦合到双周期时间晶体伊辛自旋后产生的周期性驱动的一维拓扑超导体来合并上述现象。这种“时间晶体拓扑超导体”交织了体时间平移
加速发现高弹性分子半导体：机器学习方法
计算框架和理论建模的最新进展已显着改善了对高运动材料的搜索。高吞吐量虚拟筛选（HTVS），该过程使用理论技术分析了大型分子库，并将其范围缩小到一小部分有希望的候选者进行实验验证，现在可以评估广泛的化学库的评估。20–25这种方法提高了识别新型高动力半导体的概率，并提供了对电荷运输的基本物理学的见解。26–29此外，HTVS的一个显着副作用是生成广泛的数据库，该数据库包含这些分子的计算物理特性，这些数据库促进了机器学习（ML）技术的应用（ML）技术，以预测和优化新分子系统的正常功能。30,31作为HTVS研究的例子，Schober等。29设计了一种筛选方法，通过分析来自大分子晶体数据库的电子耦合和重组能来鉴定具有高载体迁移率的有机半导体。他们的方法发现了已知和新颖的有前途的材料。在另一项研究中，Nematiaram等。27利用瞬态定位理论32,33筛选剑桥结构数据库（CSD）34识别几种高动力材料并对影响移动性的关键参数进行排名。值得注意的是，他们强调了电荷转运两维的重要性（2D），也称为带动型，其中电荷转运主要发生在二维平面内。将ML模型与HTV集成虽然早期的研究表明各向同性带对电荷运输的潜在影响，但13,18,32,35参考。27是第一个通过对现有结构进行的大规模计算在统计上验证这一观察结果的人。尽管在HTVS方法方面取得了重大进步，但对于大量结构而言，物理属性（例如2D）的计算仍然是一项计算要求的任务。此限制在化学空间的有效探索中提出了一个主要的瓶颈，尤其是随着可用化学数据库的多样性和复杂性继续扩展。因此，迫切需要开发更多有效的算法和方法，这些算法和方法可以加速这些构成过程。