电子亲和力差分布指导 PtPb$_3$Bi 超导体的发现
超导电性
2026-04-03 v2 材料科学
摘要
从晶体结构和组成预测超导临界温度（）仍是凝聚态物理学中的核心挑战，这反映了将微观键合连接到宏观量子行为缺乏广泛预测框架的事实。我们引入一种结构和化学感知的方法，在可解释的高斯过程模型中实现，称为 GP-（高斯过程 ），该模型使从实验可访问输入预测超导性成为可能，同时实现不确定性量化。通过将局部键合环境和几何编码为图谱直方图，并在概率框架内学习，我们发现预测空间折叠为一组紧凑的描述子：邻近原子间电子亲和力差分布，以及简单的元素特征和原子间距离，为预测不同超导家族的 提供了信息丰富的基座。该结果识别了一种被忽视的化学控制参数，强调了构象因素在构成-only 方法中的基本作用。我们通过两种互补测试演示了该框架：对最近确立的超导家族进行验证，以及发现一种先前未知材料的发现。GP- 再现了无限层镍合金 Nd0.8Sr0.2NiO2 的实验报告 范围。我们进一步预测 PtPbBi 具备超导性，并通过合成和批量测量进行实验确认，确立 PtPbBi 作为 ~3 K 的新型超导体。GP- 识别了额外的高优先级超导候选物，包括 SrNiO2、K(PRh)2 和 Ho2C3，为正在进行和进行中的实验探索提供了具体目标。
引用
@article{arxiv.2510.07373,
title = {Electron affinity difference distributions guide the discovery of the superconductor PtPb$_3$Bi},
author = {Omri Lesser and Yanjun Liu and Natalie Maus and Aaditya Panigrahi and Krishnanand Mallayya and Albert Gong and Anmol Kabra and Scott B. Lee and Sudipta Chatterjee and Amira Merino and Kilian Q. Weinberger and Leslie M. Schoop and Jacob R. Gardner and Eun-Ah Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.07373},
year = {2026}
}
备注
9+21 pages, 4+13 figures