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解锁锂钛矿矿物学中的掺杂效应:准反磁性的出现

计算机视觉与模式识别 2025-08-28 v1

摘要

受特定对称性支配,反磁性是凝聚态物理学中的一个新兴领域,特点是在动量空间中具有独特的自旋分裂,同时伴随着与反磁性体相同的补偿磁化。由于晶体可以具有调制和意外的缺陷,了解反磁性材料如何受缺陷驱动的对称性破坏的影响至关重要,这反过来可以为潜在的应用开辟出有前景的方向。在本研究中,考虑到被广泛研究的 MnTe 作为原型反磁性材料,通过取代掺杂引入缺陷,以创建大的自旋空间群配置空间。借助密度泛函理论计算、对称性分析和模型研究,我们展示了在该配置空间中,抗磁性能带在动量空间中普遍存在自旋分裂。这表明更广泛的准反磁性材料类别正在涌现,扩大了理想反磁性系统的集合。此外,我们表明尽管原生 MnTe 在外磁化方向下不表现出异常霍尔导电率(AHC),但可以通过合适的掺杂实现有限且可变的 AHC。我们对准反磁性和掺杂驱动的可调 AHC 的预测可能为这一发展领域的尚未探索的方向开辟出新路径。

关键词

引用

@article{arxiv.2508.19967,
  title  = {Assessing the Geolocation Capabilities, Limitations and Societal Risks of Generative Vision-Language Models},
  author = {Oliver Grainge and Sania Waheed and Jack Stilgoe and Michael Milford and Shoaib Ehsan},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2508.19967},
  year   = {2025}
}

备注

Accepted to AAAI Fall Symposium 2025 on AI Trustworthiness and Risk Assessment for Challenging Contexts (ATRACC)