Correlated disorder-driven superconductivity in quasi-1d samples
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Data de Publicação: | 2023 |
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Structural disorder has led to notable improvements in superconducting characteristics, exemplified by MoSe chains with Na atoms (PETROVIC et al., 2016) and TaS2 monolayers (PENG et al., 2018). However, current disorder models lack consideration for spatial correlations, which are prevalent in real systems. Long-range correlations, as demonstrated in zero-temperature superconducting studies (NEVEROV et al., 2022), alter statistical proper- ties of the order parameter, reinforcing superconducting correlations against disorder. This dissertation explores correlated disorder’s effect on nanowire superconductivity, revealing in- tricate connections between electron density, disorder, correlations, and sample dimensions. Specifically, electron density modulates order parameter dependence on transverse dimen- sions, showing weakened quantum-size effects near the mid-band. Disorder’s influence varies with electron density; mid-band exhibits milder disorder impact than band edges. In high elec- tron density, weak correlation-dependent OP increase is noted with size reduction, contrasting the low-density regime where a strong, non-monotonic correlation-dependent increase emerges. This research emphasizes correlation’s vital role in robust superconductivity, offering tailored material design opportunities.CAPESO recente aumento significativo do interesse na interação entre desordem e supercon- dutividade tem testemunhado avanços significativos na teoria e experimentação. Enquanto pesquisas anteriores focaram principalmente no impacto da intensidade da desordem, estu- dos recentes mostram que a desordem pode notavelmente aprimorar a supercondutividade. A desordem estrutural tem levado a melhorias notáveis nas características supercondutoras, ex- emplificadas pelas cadeias de MoSe com átomos de Na (PETROVIC et al., 2016) e monocamadas de TaS2 (PENG et al., 2018). No entanto, os modelos atuais de desordem não consideram as cor- relações espaciais, que são prevalentes em sistemas reais. Correlações de longo alcance, como demonstrado em estudos de supercondutividade a zero temperatura (NEVEROV et al., 2022), alteram as propriedades estatísticas do parâmetro de ordem, fortalecendo as correlações super- condutoras contra a desordem. Esta dissertação explora o efeito da desordem correlacionada na supercondutividade de nanofios, revelando conexões intrincadas entre densidade de elétrons, desordem, correlações e dimensões da amostra. Especificamente, a densidade de elétrons influ- encia a dependência do parâmetro de ordem nas dimensões transversais, mostrando efeitos de tamanho quântico enfraquecidos perto da banda média. A influência da desordem varia com a densidade de elétrons; a banda média exibe impacto de desordem mais suave do que as bordas da banda. Na alta densidade de elétrons, um fraco aumento dependente da correlação no parâmetro de ordem é observado com a redução do tamanho, contrastando com o regime de baixa densidade, onde um forte aumento dependente da correlação e não monótono emerge. Esta pesquisa enfatiza o papel vital das correlações na supercondutividade robusta, oferecendo oportunidades de design de materiais sob medida.engUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em FisicaUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessFísica da matéria condensada e de materiaisDesordem correlacionadaSupercondutividadeAmostras quase 1DIntensidade da desordemCorrelações espaciaisCorrelated disorder-driven superconductivity in quasi-1d samplesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALDISSERTAÇÃO Luan Martins Torres de Moraes.pdfDISSERTAÇÃO Luan Martins Torres de Moraes.pdfapplication/pdf4124339https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/52023/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Luan%20Martins%20Torres%20de%20Moraes.pdf23e7385cd21136eefdb4c1d725cbd635MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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