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探索无铅卤化物双钙钛矿的磁性:一项高通量第一性原理研究

计算与语言 2023-11-15 v2 人工智能 机器学习

摘要

我们对卤化物双钙钛矿Cs2BBCl6Cs_2BB^\prime Cl_6的磁性进行了全面的第一性原理高通量研究,其中磁性离子占据B和B^\prime位点之一或两者。我们的发现表明,这些材料普遍倾向于呈现反铁磁有序且尼尔温度较低。同时,我们揭示了若干预测为铁磁性且居里温度相对较高的潜在候选材料。通过同时在B和B^\prime位点与磁性3d和非磁性5d离子合金化,可能实现铁磁耦合。借助此方法,我们发现Cs2HgCrCl6Cs_2HgCrCl_6Cs2AgNiCl6Cs_2AgNiCl_6Cs2AuNiCl6Cs_2AuNiCl_6的居里温度高于同类材料,其中后两者呈现半金属行为。此外,本研究阐明了卤化物双钙钛矿中磁交换相互作用的潜在机制,从而加深对其磁行为的理解。我们的发现,尤其是具有稳健半金属性质和高居里温度的化合物的发现,在自旋电子学领域具有潜在应用前景。

关键词

引用

@article{arxiv.2306.09299,
  title  = {Can Language Models Teach Weaker Agents? Teacher Explanations Improve Students via Personalization},
  author = {Swarnadeep Saha and Peter Hase and Mohit Bansal},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2306.09299},
  year   = {2023}
}

备注

NeurIPS 2023 (23 pages, 12 figures). Our code is available at https://github.com/swarnaHub/ExplanationIntervention