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銅酸化物高温超伝導体における高次のバーテックス補正を考慮した電荷密度波の理論

铜酸盐高温超导体中考虑高阶顶点校正的电荷密度波理论

基本信息

批准号：
18J21827
负责人：
川口功起
金额：
$ 1.79万
依托单位：
Nagoya University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-25 至 2021-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

銅酸化物高温超伝導体は常圧で最高の超伝導転移温度を示す物質である。その電子状態は非常に興味深いが、銅酸化物の電子状態は未だに解明されていない現象がある。特に超伝導温度よりも高温でギャップが開いているかのような擬ギャップ現象は、超伝導と密接な関係が指摘されており、この擬ギャップの解明は超伝導分野における最重要課題の一つである。近年になり、擬ギャップが起こる温度T*で回転対称性が破れるネマティック転移が起こることが指摘された。このネマティック転移によってY系銅酸化物はB1g対称性となり、Hg系銅酸化物はB2g対称性となる。このネマティック転移は電子系が対称性を破る電子ネマティック転移であると考えられている。このT=T*の電子ネマティック転移は擬ギャップ解明につながると考えられる。しかし、Y, Hg系銅酸化物のネマティック転移を統一的に説明した理論はなかった。そこで我々はこのネマティック転移を説明できる理論を構築した。我々は銅酸化物の強いスピン揺らぎについて着目し、従来考慮されていないスピン揺らぎによる高次の補正項を考えて解析を行った。ネマティック転移の秩序変数である自己エネルギーの対称性の破れ成分について、従来考慮されていないAslamazov-Larkinバーテックス補正を導入した。その結果、実験と整合するB1g, B2gボンド転移が誘起されることがわかった。ボンド転移とは、電子のホッピングが変調する非局所的な秩序である。k=(±π, 0), (0, ±π)での準粒子ダンピング(hot-spot構造)が顕著なとき、B2g対称性のボンド転移が誘起され、そうでない場合はB1g対称性のボンド転移が誘起される。これらの結果は論文にまとめて発表している。

The temperature shift temperature of the acid compound at high temperature shows the temperature of the material. The computer status is very bad, and the acid state is not clear. It looks like a bad situation. The superconducting temperature system is very sensitive to high temperature and high temperature. it is very important to understand the most important problem in the field of hyperdirectory. in this way, you can learn about the most important problems in the field of health care. In recent years, there has been an increase in temperature, temperature and temperature in recent years. The acidified compounds B1g, B2g, Hg, Y and B2g, respectively. This is the first time that the computer system has been transferred to the computer system. Please tell me that the computer is responsible for the transfer of information and information. Temperature, Y, Hg are the theoretical models for the integration of acidizing and chemical transfer processes. Please tell me how to move your theory and theory. I am afraid that the acidified material is very important. I have come to take a look at the problem. I am here to study the problem. Change the order, count the information, change the order, change the order, please. The results show that the integration of B1g and B2g will start to improve the performance. The order of the office is different from that of the bureau. K = (±π, 0), (0, ±π), (0, ±π), (0, ±π), (0, ±π), (0, ±π), (0, ±π), (0, ±π), (0, ±π), (0, ±π), (0, ±π), (0, ±π), (0, ±π), (0, ±π), (0, ±π), (0, ±π), (0, ±π), (0, ±π), (0, ±π), (0, ±π). The results of the survey show that the table is full of information.