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轨道织物的微观研究

机器学习 2022-10-18 v1 计算机视觉与模式识别

摘要

许多有趣的自旋与轨道输运现象源于轨道织物,即依赖于 k\vec{k} 的轨道态。以往大多数工作基于对称性分析来建模轨道织物并分析其后果。然而轨道织物的微观起源及其强度在很大程度上未被探索。本工作中,我们从微观紧束缚模型出发,针对多种情形推导了轨道织物哈密顿量。要形成轨道织物,轨道态之间依赖于 k\vec{k} 的杂化是必需的。我们揭示了两种杂化的微观机制:(i)晶格结构效应与(ii)其他轨道态的介导。通过考虑轨道杂化,我们不仅重现了由对称性分析得到的轨道哈密顿量,还揭示了先前未报道的轨道织物,如轨道 Dresselhaus 织物与各向异性轨道织物。此处获得的轨道哈密顿量可用于分析轨道物理并设计适用于自旋轨道电子学应用的材料。我们表明,我们的理论也为轨道 Rashba 效应与轨道 Hall 效应等物理现象提供了有用的微观洞见。我们的形式体系具有高度普适性,可应用于在周期性晶格结构存在下任意轨道的有效轨道哈密顿量的求解。

关键词

引用

@article{arxiv.2210.08877,
  title  = {Data-Driven Short-Term Daily Operational Sea Ice Regional Forecasting},
  author = {Timofey Grigoryev and Polina Verezemskaya and Mikhail Krinitskiy and Nikita Anikin and Alexander Gavrikov and Ilya Trofimov and Nikita Balabin and Aleksei Shpilman and Andrei Eremchenko and Sergey Gulev and Evgeny Burnaev and Vladimir Vanovskiy},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2210.08877},
  year   = {2022}
}