Strain-induced two-dimensional relaxor ferroelectrics in Se-doped PbTe

凝聚态物理 材料科学 相图 渗透(认知心理学) 相变 相(物质) 物理 量子力学 神经科学 生物
作者
Zhanpeng Gong,Jefferson Zhe Liu,Xiangdong Ding,Jun Sun,Junkai Deng
出处
期刊:Physical review [American Physical Society]
卷期号:109 (5) 被引量:1
标识
DOI:10.1103/physrevb.109.054117
摘要

Triggered by external fields, typical ferroelectrics (FEs) undergo a sharp phase transition from the nonpolarized paraelectric (PE) phase, which induces the emergence of spontaneous electric polarization. It is widely accepted that by introducing a large number of point defects, conventional FEs can be transformed into relaxor FEs, which exhibit unique physical properties, such as polar nanoregions (PNRs) and a corresponding gradual phase transition. In recent years, the discovery of two-dimensional (2D) FEs has attracted significant interest driven by the increasing demand for miniaturized nanoelectronics. Despite the identification of various 2D FE materials, there has been no report on 2D relaxor FEs so far. In this study, we explore the strain-induced FE phase transitions in a Se-doped PbTe monolayer through molecular dynamics simulations utilizing a developed deep-learning potential. Our findings reveal the gradual emergence of PNRs during the strain-induced FE phase transition of $\mathrm{P}{\mathrm{b}}_{50}\mathrm{T}{\mathrm{e}}_{50\ensuremath{-}x}\mathrm{S}{\mathrm{e}}_{x}$ ($x\ensuremath{\ge}4$). Additionally, we showcase the dynamic nature of the PNRs through a comparison between the instantaneous and time-averaged dynamic pair distribution functions. Furthermore, we demonstrate that the evolution of the PNRs' size and percolation strength with increasing strain can be well fitted by power laws derived from the percolation theory, which is a key characteristic of the relaxor-to-FE phase transition. Finally, a strain-temperature PE-relaxor-FE phase diagram for $\mathrm{P}{\mathrm{b}}_{50}\mathrm{T}{\mathrm{e}}_{46}\mathrm{S}{\mathrm{e}}_{4}$ is presented, which provides valuable insights for potential applications involving 2D Se-doped PbTe.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Panda尧完成签到,获得积分10
刚刚
文静的行恶完成签到,获得积分10
刚刚
研友_Z314mL完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
袁奇点完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
小吴完成签到 ,获得积分10
1秒前
lyf完成签到,获得积分10
2秒前
星辰大海应助luck采纳,获得10
2秒前
叁拾肆完成签到,获得积分20
2秒前
3秒前
昏睡的蟠桃应助zsh采纳,获得20
4秒前
4秒前
爱静静应助不散的和弦采纳,获得30
5秒前
麦子完成签到 ,获得积分10
5秒前
学呀学完成签到 ,获得积分10
5秒前
6秒前
Motorhead完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
时间海发布了新的文献求助30
6秒前
soda发布了新的文献求助10
7秒前
颖儿完成签到,获得积分10
7秒前
humble完成签到 ,获得积分10
8秒前
机会啊完成签到,获得积分10
8秒前
优雅凌香完成签到,获得积分10
8秒前
Zhihu完成签到,获得积分10
8秒前
留胡子的画板完成签到,获得积分10
8秒前
...完成签到,获得积分10
9秒前
Rita完成签到,获得积分10
9秒前
东方完成签到,获得积分10
9秒前
liu完成签到,获得积分10
10秒前
Yang22完成签到,获得积分10
10秒前
布丁味小核桃完成签到,获得积分10
11秒前
Morning发布了新的文献求助10
11秒前
透视眼发布了新的文献求助30
11秒前
eco关闭了eco文献求助
11秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
11秒前
xiaoxiao完成签到,获得积分10
12秒前
anny2022发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
高分求助中
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Neuromuscular and Electrodiagnostic Medicine Board Review 1000
Statistical Methods for the Social Sciences, Global Edition, 6th edition 600
こんなに痛いのにどうして「なんでもない」と医者にいわれてしまうのでしょうか 510
ALUMINUM STANDARDS AND DATA 500
Walter Gilbert: Selected Works 500
岡本唐貴自伝的回想画集 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3666670
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3225617
关于积分的说明 9764084
捐赠科研通 2935444
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1607713
邀请新用户注册赠送积分活动 759338
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 735261