通过共振超声谱与机器学习揭示 URu$_2$Si$_2$ 中的单分量序参量
强关联电子
2020-03-12 v2 数据分析、统计与概率
摘要
URuSi 在 T = 17.5 K 以下出现的异常关联态被称为“隐序”，因为即便是序参量的基本特征，如维度（单分量或双分量），也是“隐藏”的。我们利用共振超声谱测量了跨越 T 的对称分辨弹性反常。我们未在剪切弹性模量中观察到反常，为单分量序参量提供了强有力的热力学证据。我们开发了一个机器学习框架，即使对于过小而无法进行传统共振超声的晶体，也能直接从原始数据得出该结论。我们的结果排除了基于双分量序参量的一大类隐序理论，并约束了在更低温度产生非常规超导的涨落的性质。我们的机器学习框架是分类关联电子系统中普遍存在的竞争序的有力新工具。
引用
@article{arxiv.1903.00552,
title = {One-Component Order Parameter in URu$_2$Si$_2$ Uncovered by Resonant Ultrasound Spectroscopy and Machine Learning},
author = {Sayak Ghosh and Michael Matty and Ryan Baumbach and Eric D. Bauer and K. A. Modic and Arkady Shekhter and J. A. Mydosh and Eun-Ah Kim and B. J. Ramshaw},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.00552},
year = {2020}
}