发现2D材料的发现为设计具有指定属性的新材料开辟了前所未有的机会。在许多情况下,设计指导原理基于一种或另一种接近性效应,即电子相关性从一种材料到另一种材料的纳米级 - 渗透。在几层范德华(VDW)异质结构中,接近区域占据了整个系统。在这里,我们证明了2D超导体/铁磁体VDW异质结构的磁性和超导接近效应的物理学是由两种材料电子光谱的界面杂交的影响确定的。可以通过门控调整杂交程度,这使得能够实现高度可控性的接近效应。,我们表明,这允许在此类结构中进行超导性电气切换,以及控制超导光谱的Zeeman分裂的振幅和迹象,为Spintronics和Spin Caloritronics打开了有趣的机会。
在非中心对称超导体中,这对势具有均匀的单元和奇数三重态成分。如果打破了时间传感对称性,则这些组件的超导阶段是不相同的,例如在Anapole超导体中。在本文中表明,通过两个组分之间的相位差异打破时间反转对称性,显着改变了状态的密度和S +螺旋P波超导体中的电导。S +手性p波超频导导管中的状态密度和电导量通过添加相位差的影响较小,因为S + P波超导体中的时间反转对称性已经损坏。田中纳扎罗夫边界条件延伸到3D超导体,使我们能够研究更多的超导体,例如Balian-Werthamer超导体,其中D矢量的方向与动量方向平行。结果对于确定潜在的时间交流对称性损坏的非中心对称超导体中的配对电位很重要。
二维拓扑超导体(TSC)代表一种外来的量子材料,在边界处具有分散性主要模式(DMMS),在边界上表现出quasiparti-cle激发。一个域壁DMM可以在两个TSC域之间的边界上出现,其配对缝隙中的两个TSC域或具有π相移的边界,只能通过磁场来调节。在这里,我们提出了铁电(Fe)TSC的概念,该概念不仅丰富了域壁DMM,而且显着使它们具有电气调节。表明,配对隙的π相移位于相反的Fe极化的两个TSC域之间,并通过反向Fe极化来切换。与铁磁(FM)极化结合使用,域壁可以容纳螺旋,手性的两倍和融合的DMM,可以通过更改电气和/或磁性磁场的方向来彼此转移。此外,基于第一个原理的计算,我们证明了α -In 2 Se 3是具有FM层和超导体底物的邻近性Fe TSC候选者。我们设想Fe TSC将通过电气场显着轻松地操纵DMM,以实现容忍故障的量子计算。
摘要。本演示文稿探讨了电流涡流支撑的磁性和电孔管的物理,在具有超导状态的冷凝物质中,玻色子电荷载体在没有电阻的情况下流动。起点是玻色子波函数满足相对论量子力学的klein-gordon方程。接下来,假定超导介质内的电磁场服从用几何代数和微积分表达的绝对麦克斯韦方程,并结合了电或假设的磁电流。最后,计算的基本定理以两种形式使用来检查漏斗管,第一个在电气超导体中,然后在假设的磁性超导体中。几何代数和微积分能够对分析及其从三个空间维度进行一致的处理。
准确确定全部动量依赖性自旋敏感性χ(Q)对于描述磁性和超导性非常重要。原则上,在线性响应密度函数理论(DFT)中计算χ(Q)的形式主义是良好的,几乎所有公开可用的代码都不包含此功能。在这里,我们描述了一种计算静态χ(Q)的替代方法,该方法可以应用于最常见的DFT代码而无需其他编程。该方法结合了χ(0)的标准固定旋转计数,并直接计算通过人工Hubbard Inter Action稳定自旋螺旋的能量。从这些计算中,可以通过反转RPA公式来提取χDFT(Q)。我们将此配方应用于NBSE 2单层中最近发现的ISING超导性,这是近年来SU过导性最令人兴奋的发现之一。有人提出,自旋波动可能会强烈影响顺序参数的奇偶校验。先前的估计表明靠近铁磁剂,i。e。,χ(q)在q =0。我们发现自旋波动的结构更为复杂,波动频谱在q≈(0。2,0)。这样的频谱将改变带间的相互作用,并极大地影响超导状态。
在不耗散能量的情况下进行电流的能力是超导体的特性,用于在核融合1和航空中用于医疗保健,自然科学和持续的全球项目中使用的磁系统。最高耗散电流被称为临界电流,这是超导体的主要实际特性之一(以及临界电流密度J C)。最近,Goyal等人2在4.2 k In(Re)BCO膜时报告了创纪录的高J c〜190 mA/cm 2,超过了最佳商业(RE)BCO电线中最高的J C,高出5倍。基于此高J C的巨大潜在实际影响,我们检查了原始的实验数据2,发现该高值源于单位转换的错误。真正的J C比报告的J C小10倍,与许多制造商当前达到的值一致。
•超导率:超导体,超导体类型,重要关系,公式,常见问题解答。在线。2014。dostupnéZ:https://testbook.com/physics/superconductivity。[cit。2024- 06-18]。•史密斯,J.L.,Brooks,J.S。,Fowler,C.M。等。YBCO的低温临界场。 J SuperCond 7,269–270(1994)。 https://doi.org/10.1007/bf00724550•Grissonnanche,G.,Cyr-Choinière,O.,Laliberté,F。et al。 直接测量丘比特超导体中的上临界场。 nat Commun 5,3280(2014)。 https://doi.org/10.1038/ncomms4280•有史以来24个最伟大,最秘密的笑话。 在线。 in:https://www.pinterest.co.uk/。 Neznamy。 dostupnéZ:https://testbook.com/physics/superconductivity。 [cit。 2024-06-18]。 •应用高温超导体的材料方面图 1。 在线。 in:https://www.researchgate.net/。 2003。 dostupnéZ:https://www.google.com/url?sa = i&url = https%3A%3A%2F%2F%2FP下profestuc_fig1_1936761&psig = aovvaw2vtgzutgw5o_fmh8n5aonn&ust = 1718712912156 000&source = source = images&cd = vfe&opi&opi = 89978449&ved = 0ca8qjrjrjraya quotcljhaaa daaaaabae。 [cit。 2024-06-18]。YBCO的低温临界场。J SuperCond 7,269–270(1994)。https://doi.org/10.1007/bf00724550•Grissonnanche,G.,Cyr-Choinière,O.,Laliberté,F。et al。直接测量丘比特超导体中的上临界场。nat Commun 5,3280(2014)。https://doi.org/10.1038/ncomms4280•有史以来24个最伟大,最秘密的笑话。在线。in:https://www.pinterest.co.uk/。Neznamy。 dostupnéZ:https://testbook.com/physics/superconductivity。 [cit。 2024-06-18]。 •应用高温超导体的材料方面图 1。 在线。 in:https://www.researchgate.net/。 2003。 dostupnéZ:https://www.google.com/url?sa = i&url = https%3A%3A%2F%2F%2FP下profestuc_fig1_1936761&psig = aovvaw2vtgzutgw5o_fmh8n5aonn&ust = 1718712912156 000&source = source = images&cd = vfe&opi&opi = 89978449&ved = 0ca8qjrjrjraya quotcljhaaa daaaaabae。 [cit。 2024-06-18]。Neznamy。dostupnéZ:https://testbook.com/physics/superconductivity。[cit。2024-06-18]。•应用高温超导体的材料方面图1。在线。in:https://www.researchgate.net/。2003。dostupnéZ:https://www.google.com/url?sa = i&url = https%3A%3A%2F%2F%2FP下profestuc_fig1_1936761&psig = aovvaw2vtgzutgw5o_fmh8n5aonn&ust = 1718712912156 000&source = source = images&cd = vfe&opi&opi = 89978449&ved = 0ca8qjrjrjraya quotcljhaaa daaaaabae。[cit。2024-06-18]。
*基于C三组传输项目数据库中历史传输投资的线性推断,并扩大了以反映全球市场。我们假设全球投资是北美投资的5倍,与IEA的估计,2019年的年度全球传输投资为900亿美元,比2019年在北美的180亿美元投资大5倍。参见:IEA,“在陈述政策方案中的电力网络的年度投资2019-2030”,请访问https://www.iea.org/data-/data--statistics/charts/charts/charts/annual-inalual-inalual-investment-in-inual-investment-in-inetworks-networks-networks-networks-networks-2019-2019-2019-2030-2030-inthe-the-policies-policies-sced-sced-scenerario(访问)。
摘要:本文提出一种结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的混合神经网络(HNN)来提取材料的高级特征用于超导体的临界温度(T c)预测。首先,通过从材料计划(MP)数据库中获取73,452个无机化合物并构建原子环境矩阵,通过对原子环境矩阵进行奇异值分解(SVD)得到87个原子的向量表示(原子向量)。然后,利用所得原子向量按照超导体化学式中原子的顺序实现超导体的编码表示。使用12,413个超导体训练的HNN模型的实验结果与三种基准神经网络算法和多种机器学习算法进行了比较,采用了两种常用的材料表征方法。实验结果表明,本文提出的HNN方法能有效提取超导体原子间的特征关系,对T c 的预测具有较高的准确率。
操作阶段I K-Demo不被视为最终演示。这是商业反应堆的一种测试设施。但是,操作II阶段K-Demo将需要大量的上级,如果需要,替换毯子和分离系统等。操作阶段I K-DEMO•在初始阶段,许多端口将用于操作和燃烧等离子体物理研究的诊断,但其中许多端口将转换为CTF(组件测试设施)。•将至少为CTF指定一个以上的端口,包括毯子测试设施。•应证明净发电(Q Eng> 1)和自给自足的tri循环(TBR> 1.05)。行动II阶段K-DEMO•尽管将进行大量船尾组件的大规模升级,但至少将为CTF指定一个端口以进行未来的研究。•预计将证明大于450 MWE的净发电和自给自足的tri循环。•总体上所有植物可用性> 70%。•需要证明COE中的竞争力。