Gli scienziati finalmente trovano la superconduttività esattamente nel posto che cercano da decenni
Il modello di Hubbard, utilizzato per comprendere il comportamento degli elettroni in numerosi materiali quantistici, ora ci mostra le sue strisce e anche la superconduttività, nelle simulazioni per i superconduttori a cuprata.
I ricercatori della Stanford University e del SLAC National Accelerator Laboratory del Dipartimento dell’Energia affermano di aver trovato la prima, a lungo richiesta prova che un modello scientifico decennale del comportamento dei materiali può essere utilizzato per simulare e comprendere la superconduttività ad alta temperatura. Un passo importante verso la produzione e il controllo di questo fenomeno enigmatico.
Le simulazioni eseguite, pubblicate oggi su Science, suggeriscono che i ricercatori potrebbero essere in grado di attivare e disattivare la superconduttività in materiali a base di rame chiamati cuprati modificando la loro chimica in modo che gli elettroni saltino da un atomo all’altro in un particolare schema, come se saltassero all’atomo in diagonale dall’altra parte della strada piuttosto che a quello della porta accanto.
“La cosa importante che si vuol sapere è come far funzionare i superconduttori a temperature più elevate e come rendere più robusta la superconduttività”, ha affermato il coautore dello studio Thomas Devereaux, direttore dello Stanford Institute for Materials and Energy Sciences (SIMES) presso SLAC. “Si tratta di trovare le manopole che puoi girare per inclinare l’equilibrio a tuo favore.”
L’ostacolo maggiore per farlo, ha detto, è stata la mancanza di un modello, una rappresentazione matematica di come si comporta un sistema che descrive questo tipo di superconduttività, la cui scoperta nel 1986 ha suscitato speranze che un giorno l’elettricità potesse essere trasmessa senza alcuna perdita per linee elettriche e treni a levitazione magnetica perfettamente efficienti.
Mentre gli scienziati pensavano che il modello di Hubbard, usato per decenni per rappresentare il comportamento degli elettroni in numerosi materiali, potesse applicarsi ai superconduttori ad alta temperatura, fino ad ora non avevano prove, ha affermato Hong-Chen Jiang, scienziato dello staff SIMES e coautore del rapporto.
“Questo è stato un grave problema irrisolto sul campo: il modello Hubbard descrive la superconduttività ad alta temperatura nei cuprati o manca un ingrediente chiave?”, Ha detto. “Poiché in questi materiali esistono numerosi stati concorrenti, dobbiamo fare affidamento su simulazioni imparziali per rispondere a queste domande, ma i problemi computazionali sono molto difficili e quindi i progressi sono stati lenti.”
Le molte facce dei materiali quantistici
Perché così difficile?
Mentre molti materiali si comportano in modo molto prevedibile il rame è sempre un metallo e quando si rompe un magnete i bit sono ancora magnetici, i superconduttori ad alta temperatura sono materiali quantici, in cui gli elettroni cooperano per produrre proprietà inaspettate. In questo caso, si accoppiano per condurre l’elettricità senza resistenza o perdita a temperature molto più elevate di quanto possano spiegare le teorie stabilite sulla superconduttività.
A differenza dei materiali di tutti i giorni, i materiali quantistici possono ospitare una serie di fasi, o stati della materia, contemporaneamente, ha detto Devereaux. Ad esempio, un materiale quantistico potrebbe essere metallico in una serie di condizioni, ma isolante in condizioni leggermente diverse. Gli scienziati possono ribaltare l’equilibrio tra le fasi armeggiando con la chimica del materiale o il modo in cui i suoi elettroni si muovono, per esempio, e l’obiettivo è farlo in modo deliberato per creare nuovi materiali con proprietà utili.
Uno degli algoritmi più potenti per la modellazione di situazioni come questa è noto come gruppo di rinormalizzazione a matrice di densità o DMRG. Ma poiché queste fasi coesistenti sono così complesse, l’utilizzo del DMRG per simularle richiede molto tempo di calcolo e memoria e richiede in genere un po ‘di tempo, ha detto Jiang.
Per ridurre i tempi di elaborazione e raggiungere un livello di analisi più approfondito di quanto sarebbe stato pratico prima, Jiang ha cercato modi per ottimizzare i dettagli della simulazione. “Dobbiamo razionalizzare attentamente ogni passaggio”, ha affermato, “rendendolo il più efficiente possibile e persino trovando il modo di fare due cose separate contemporaneamente”. Queste efficienze hanno permesso al team di eseguire simulazioni DMRG del modello Hubbard in modo significativamente più veloce di prima, con circa un anno di tempo di calcolo presso il cluster di calcolo Sherlock di Stanford e altre strutture nel campus SLAC.
Vicini di elettroni saltellanti
Questo studio si è concentrato sulla delicata interazione tra due fasi che sono note per esistere nei cuprati: superconduttività ad alta temperatura e strisce di carica, che sono come un modello d’onda di densità di elettroni superiore e inferiore nel materiale. La relazione tra questi stati non è chiara, con alcuni studi che suggeriscono che le bande di carica promuovono la superconduttività e altri che suggeriscono di competere con esso.
Per la loro analisi, Jiang e Devereaux hanno creato una versione virtuale di un cuprate su un reticolo quadrato, come una recinzione metallica con fori quadrati. Gli atomi di rame e ossigeno sono limitati agli aerei nel materiale reale, ma nella versione virtuale diventano singoli atomi virtuali che si trovano in ciascuna delle intersezioni in cui i fili si incontrano. Ognuno di questi atomi virtuali può ospitare al massimo due elettroni che sono liberi di saltare o saltare o ai loro vicini immediati sul reticolo quadrato o in diagonale attraverso ciascun quadrato.
Le simulazioni al computer presso SLAC e Stanford suggeriscono un modo per attivare e disattivare la superconduttività in materiali a base di rame chiamati cuprati: modifica la chimica dei materiali in modo che gli elettroni saltino da un atomo all’altro in un particolare schema, come se saltassero in diagonale attraverso l’atomo strada piuttosto che a quella della porta accanto. Questa griglia di atomi simulati illustra l’idea. Gli atomi di rame sono in arancione, gli atomi di ossigeno in rosso e gli elettroni in blu. (Greg Stewart / SLAC National Accelerator Laboratory)
Quando i ricercatori hanno usato DMRG per simulare il modello di Hubbard applicato a questo sistema, hanno scoperto che i cambiamenti nei modelli di salto degli elettroni hanno avuto un notevole effetto sulla relazione tra strisce di carica e superconduttività.
Quando gli elettroni saltavano solo ai loro vicini immediati sul reticolo quadrato, il modello delle strisce di carica divenne più forte e lo stato superconduttore non appariva mai. Quando fu permesso agli elettroni di saltare in diagonale, le bande di carica alla fine si indebolirono, ma non scomparvero e alla fine emerse lo stato superconduttore.
“Fino ad ora non abbiamo potuto spingere abbastanza lontano nella nostra modellazione per vedere se le strisce di carica e la superconduttività possono coesistere quando questo materiale è nel suo stato di energia più basso. Ora sappiamo che lo fanno, almeno per sistemi di queste dimensioni “, ha detto Devereaux.
È ancora una domanda aperta se il modello di Hubbard descriva tutto il comportamento incredibilmente complesso dei veri cuprates, ha aggiunto. Anche un piccolo aumento della complessità del sistema richiederebbe un enorme balzo in avanti della potenza dell’algoritmo utilizzato per modellarlo. “Il tempo necessario per eseguire la simulazione aumenta esponenzialmente rapidamente con la larghezza del sistema che si desidera studiare”, ha affermato Devereaux. “È esponenzialmente più complicato ed esigente.”
Ma con questi risultati, ha detto, “Ora abbiamo un modello completamente interagente che descrive la superconduttività ad alta temperatura, almeno per i sistemi delle dimensioni che possiamo studiare, e questo è un grande passo avanti”.
Il finanziamento per lo studio è venuto dal DOE Office of Science.
Citazione: H.-C. Jiang et al., Science , 27 settembre 2019 ( 10.1126 / science.aal5304 )
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Fonte: SLAC
