6、强关联系统中的电子液晶相:从二维电子气到高温超导体

强关联系统中的电子液晶相:从二维电子气到高温超导体

在强关联系统的研究中,电子液晶相是一个引人入胜的领域。它涉及到多种材料中的独特物理现象,包括二维电子气(2DEG)、Sr₃Ru₂O₇、铜氧化物以及传统的电荷密度波(CDW)材料等。本文将深入探讨这些材料中的电子液晶相,特别是条纹相和向列相,并介绍相关的理论模型。

二维电子气中的向列相

在二维电子气中,研究发现了显著的电阻各向异性。如图2.6所示,左侧是二维电子气中的向列序,将电阻各向异性与二维XY模型蒙特卡罗模拟进行拟合;右侧展示了在ν = 9/2、T = 25 mK时的纵向电阻各向异性。

在观察到这种显著各向异性的区域,未检测到CDW系统的特征。相反,在附近的重入整数量子霍尔相中观察到了极尖锐的阈值电场和输运中的宽带噪声,这暗示了一种结晶电子态。结合实验数据的详细分析,表明可压缩态处于电子向列相,可理解为量子熔化的条纹相。不过,另一种观点认为,通过“复合费米子”费米液体的Pomeranchuk不稳定性进入向列相是可能的,但微观上难以证明。

Sr₃Ru₂O₇的向列相

圣安德鲁斯小组对准二维双层钌酸盐Sr₃Ru₂O₇进行的磁输运实验提供了有力证据,表明在低温(T ≲ 800 mK)和垂直磁场约7.5特斯拉的范围内,强关联材料存在强烈的温度相关的面内输运各向异性。

Sr₃Ru₂O₇是一种准二维双层材料,已知其会随着外加垂直磁场和温度发生变磁转变。与AlAs - GaAs异质结构和量子阱中的二维电子气不同,施加到Sr₃Ru₂O₇的磁场太弱,无法产生朗道量子化。然而,与二维电子气类似,输运各向异性仅在极低温和最纯净的样品中出现。实验结果强烈表明,该系统在该磁场范围内处于电子

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电工程、自动化、电力系统及其自动化等关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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