Resolving the dynamic correlated disorder in KTa 1− x Nb x O 3

算法 人工智能 材料科学 计算机科学
作者
Xing He,Mayanak K. Gupta,D. L. Abernathy,G. E. Granroth,Feng Ye,Barry Winn,L. A. Boatner,Olivier Delaire
出处
期刊:Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America [Proceedings of the National Academy of Sciences]
卷期号:122 (7)
标识
DOI:10.1073/pnas.2419159122
摘要

Understanding the complex temporal and spatial correlations of ions in disordered perovskite oxides is critical to rationalize their functional properties. Here, we provide insights into the longstanding controversy regarding the off-centering of transition metal (TM) ions in the archetypal ferroelectric alloy KTa 1 x Nb x O 3 (KTN). By mapping the full energy ( E ) and wavevector ( Q ) dependence of the dynamical structure factor S ( Q , E ) using neutron scattering, and rationalizing our observations with atomistic simulations leveraging machine learning, we fully resolve the static v s dynamic nature of diffuse scattering sheets, as well as their composition ( x ) and temperature dependence. Our first-principles simulations, extended with machine-learning molecular dynamics, reproduce both inelastic neutron spectra and diffuse features, and establish how dynamically correlated TM off-centerings couple to phonons, unifying local and collective viewpoints. This study sheds light into an exemplary ferroelectric system and shows the importance of mapping the full S ( Q , E ) to reveal critical spatiotemporal correlations of atomic disorder from which functional properties emerge.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

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
香蕉觅云应助lignin采纳,获得10
刚刚
鲜橙完成签到 ,获得积分10
1秒前
情怀应助执名之念采纳,获得10
2秒前
sunzeyi完成签到,获得积分10
3秒前
5秒前
最初的远方完成签到,获得积分10
6秒前
朴素臻发布了新的文献求助10
7秒前
芳芳子呀完成签到,获得积分10
7秒前
10秒前
10秒前
李爱国应助木樨316采纳,获得10
11秒前
11秒前
lignin完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
colinbar发布了新的文献求助10
12秒前
14秒前
14秒前
16秒前
Akim应助33cc采纳,获得10
16秒前
诚心梦松发布了新的文献求助10
16秒前
万能图书馆应助小周采纳,获得10
16秒前
16秒前
躲猫猫发布了新的文献求助10
16秒前
马不停蹄完成签到,获得积分10
18秒前
大木发布了新的文献求助10
18秒前
独孤骄子完成签到 ,获得积分10
19秒前
19秒前
晓宇发布了新的文献求助10
19秒前
焦爽发布了新的文献求助10
19秒前
传奇3应助美满的天薇采纳,获得30
19秒前
19秒前
20秒前
小c发布了新的文献求助10
21秒前
37发布了新的文献求助10
22秒前
杨三多完成签到,获得积分10
22秒前
23秒前
24秒前
Itazu发布了新的文献求助10
24秒前
2号完成签到,获得积分10
25秒前
25秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Social Cognition: Understanding People and Events 1000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6029701
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7701607
关于积分的说明 16190797
捐赠科研通 5176786
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2770253
邀请新用户注册赠送积分活动 1753620
关于科研通互助平台的介绍 1639291