通过对原子级分辨 STEM 数据的贝叶斯分析探索铁电畴壁物理学
材料科学
2021-02-02 v2
摘要
本文通过对原子级分辨 STEM 数据的贝叶斯推断分析，探索了铁电畴壁的物理学。我们证明，畴壁轮廓形状最终对材料中序参量的性质极为敏感，包括 Ginzburg-Landau-Devonshire 展开式的泛函形式以及相应参数的数值。已有的材料知识以先验分布的形式自然地融入贝叶斯框架中，不同的序参量构成相互竞争（或层级）的模型。在此，我们利用该方法探索了 BiFeO3 中铁电畴壁的物理学，并推导了相关参数的后验估计。更一般地，这种推断方法既允许从带有不确定性量化的实验数据中学习材料物理学，又能为仪器研发确立指导原则，以回答可靠观测特定感兴趣物理机制需要何种分辨率和信息极限的问题。
引用
@article{arxiv.2004.09814,
title = {Exploring physics of ferroelectric domain walls via Bayesian analysis of atomically resolved STEM data},
author = {Christopher T. Nelson and Rama K. Vasudevan and Xiaohang Zhang and Maxim Ziatdinov and Eugene A. Eliseev and Ichiro Takeuchi and Anna N. Morozovska and Sergei V. Kalinin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.09814},
year = {2021}
}
备注
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