論文の概要: Machine-learned model Hamiltonian and strength of spin-orbit interaction
in strained Mg2X (X = Si, Ge, Sn, Pb)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01353v3
- Date: Fri, 1 Jul 2022 13:20:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-23 07:42:36.857746
- Title: Machine-learned model Hamiltonian and strength of spin-orbit interaction
in strained Mg2X (X = Si, Ge, Sn, Pb)
- Title（参考訳）: ひずみMg2X(X = Si, Ge, Sn, Pb)における機械学習モデルハミルトンとスピン軌道相互作用の強さ
- Authors: Mohammad Alidoust, Erling Rothmund, and Jaakko Akola
- Abstract要約: ひずみを受ける金属間化合物である $rm MgSi, MgGe, MgSn$, および $rm MgPb$ の電子的特性について検討した。
モデルにはスピン軌道による相互作用が組み込まれ、密度汎関数理論によって計算された電子バンド構造に校正される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine-learned multi-orbital tight-binding (MMTB) Hamiltonian models have
been developed to describe the electronic characteristics of intermetallic
compounds $\rm Mg_2Si, Mg_2Ge, Mg_2Sn$, and $\rm Mg_2Pb$ subject to strain. The
MMTB models incorporate spin-orbital mediated interactions and they are
calibrated to the electronic band structures calculated via density functional
theory (DFT) by a massively parallelized multi-dimensional Monte-Carlo search
algorithm. The results show that a machine-learned five-band tight-binding
model reproduces the key aspects of the valence band structures in the entire
Brillouin zone. The five-band model reveals that compressive strain localizes
the contribution of the $3s$ orbital of $\rm Mg$ to the conduction bands and
the outer shell $p$ orbitals of $\rm X~(X=Si,Ge,Sn,Pb)$ to the valence bands.
In contrast, tensile strain has a reversed effect as it weakens the
contribution of the $3s$ orbital of $\rm Mg$ and the outer shell $p$ orbitals
of $\rm X$ to the conduction bands and valence bands, respectively. The $\pi$
bonding in the $\rm Mg_2X$ compounds is negligible compared to the $\sigma$
bonding components, which follow the hierarchy
$|\sigma_{sp}|>|\sigma_{pp}|>|\sigma_{ss}|$, and the largest variation against
strain belongs to $\sigma_{pp}$. The five-band model allows for estimating the
strength of spin-orbit coupling (SOC) in $\rm Mg_2X$ and obtaining its
dependence on the atomic number of $\rm X$ and strain. Further, the band
structure calculations demonstrate a significant band gap tuning and band
splitting due to strain. A compressive strain of $-10\%$ can open a band gap at
the $\Gamma$ point in metallic $\rm Mg_2Pb$, whereas a tensile strain of
$+10\%$ closes the semiconducting band gap of $\rm Mg_2Si$. A tensile strain of
$+5\%$ removes the three-fold degeneracy of valence bands at the $\Gamma$ point
in semiconducting $\rm Mg_2Ge$.
- Abstract（参考訳）: 金属間化合物$\rm Mg_2Si, Mg_2Ge, Mg_2Sn$および$\rm Mg_2Pb$の電子的特性を記述するために, 機械学習型多軌道強結合(MMTB)ハミルトンモデルを開発した。
MMTBモデルはスピン軌道を介する相互作用を取り入れ、超並列化多次元モンテカルロ探索アルゴリズムにより密度汎関数理論(DFT)によって計算された電子バンド構造に校正される。
その結果,機械学習型5バンド強結合モデルにより,ブリルアン帯全体の原子価バンド構造が再現された。
5バンドモデルでは、圧縮ひずみは伝導バンドへの$\rm Mg$の3s$軌道と、バレンスバンドへの$\rm X~(X=Si,Ge,Sn,Pb)の外部シェル$p$軌道の寄与を局在させる。
対照的に、引張ひずみは、それぞれ$\rm Mg$の3s$軌道と$\rm X$の外側シェルの$p$軌道の伝導帯と価帯への寄与を弱めるため、逆効果を持つ。
また、$\rm mg_2x$化合物の$\pi$結合は、$|\sigma_{sp}|>|\sigma_{pp}|>|\sigma_{ss}|$に従う$\sigma$結合成分と比較して無視可能であり、ひずみに対する最大の変動は$\sigma_{pp}$である。
5バンドモデルでは、スピン軌道カップリング(SOC)の強さを$\rm Mg_2X$で推定し、その原子番号$\rm X$とひずみに依存する。
さらに、バンド構造計算により、ひずみによる有意なバンドギャップチューニングとバンド分割が示される。
圧縮ひずみの$-10\%は金属の$\rm Mg_2Pb$における$\Gamma$ポイントでのバンドギャップを開くことができるが、引張ひずみの$+10\%は$\rm Mg_2Si$の半導体バンドギャップを閉じる。
引張ひずみの$+5\%$は、半導体$\rm Mg_2Ge$の$\Gamma$ポイントにおける価バンドの3倍縮退を除去する。
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