npj: 铁电畴分布表征的新方法—方位角-偏振依赖光学二次谐波探测方法

2018 年 8 月 13 日 知社学术圈

海归学者发起的公益学术平台

分享信息,整合资源

交流学术,偶尔风月

由于铁电材料的畴取向及所占比例直接与铁电器件运行时的畴翻转过程及稳定性相关联,使得铁电材料畴分布成为了一个令人心驰神往的课题,并吸引了研究者的关注。

为精准确定铁电材料的畴分布情况,来自湘潭大学的钟向丽和周益春教授,及国防科技大学的袁建民教授领导的团队,开发了铁电畴分布表征的新方法:方位角-偏振依赖光学二次谐波探测方法。他们收集了不同样品方位角和入射光偏振角下铁电薄膜产生的光学二次谐波信号,并建立了相关的方位角-偏振依赖光学二次谐波模型;通过结合测得的相关实验数据与理论模型,确定了71°和109°畴壁的菱方相BiFeO3,及四方相BiFeO3、Pb(Zr0.2Ti0.8)O3BaTiO3铁电薄膜复杂或简单的畴结构,并准确获得了该畴结构的分布情况。此项工作开发了一种优化的全光学方法,能准确得到铁电薄膜中的铁电畴结构及分布情况,可用来跟踪和评估铁电器件中铁电畴的演变过程。


该文近期发表于npj Computational Materials 4: 39 (2018),英文标题与摘要如下点击左下角阅读原文”可以自由获取论文PDF。



Characterization of domain distributions by second harmonic generation in ferroelectrics


Yuan Zhang, Yi Zhang, Quan Guo, Xiangli Zhong, Yinghao Chu, Haidong Lu, Gaokuo Zhong, Jie Jiang, Congbing Tan, Min Liao, Zhihui Lu, Dongwen Zhang, Jinbin Wang, Jianmin Yuan & Yichun Zhou


Domain orientations and their volume ratios in ferroelectrics are recognized as a compelling topic recently for domain switching dynamics and domain stability in devices application. Here, an optimized second harmonic generation method has been explored for ferroelectric domain characterization. Combing a unique theoretical model with azimuth-polarization-dependent second harmonic generation response, the complex domain components and their distributions can be rigidly determined in ferroelectric thin films. Using the proposed model, the domain structures of rhombohedral BiFeO3 films with 71° and 109° domain wall, and, tetragonal BiFeO3, Pb(Zr0.2Ti0.8)O3, and BaTiO3 ferroelectric thin films are analyzed and the corresponding polarization variants are determined. This work could provide a powerful and all-optical method to track and evaluate the evolution of ferroelectric domains in the ferroelectric-based devices.



扩展阅读

 

npj: 双金属核壳纳米粒子

npj: 扫描探针显微镜插上机器学习的翅膀

npj: 神经网络——细探晶体

npj: 超前预测法——原子结构的局部优化

npj CM.获得第一个SCI影响因子

本文系网易新闻·网易号“各有态度”特色内容

媒体转载联系授权请看下方

登录查看更多
0

相关内容

谐波是指对周期性非正弦交流量进行傅里叶级数分解所得到的大于基波频率整数倍的各次分量,通常称为高次谐波,而基波是指其频率与工频(50Hz)相同的分量。高次谐波的干扰是当前电力系统中影响电能质量的一大“公害”,亟待采取对策。
【CVPR2020-Oral】用于深度网络的任务感知超参数
专知会员服务
25+阅读 · 2020年5月25日
【KDD2020】多源深度域自适应的时序传感数据
专知会员服务
61+阅读 · 2020年5月25日
【ICMR2020】持续健康状态接口事件检索
专知会员服务
17+阅读 · 2020年4月18日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
【学科交叉】抗生素发现的深度学习方法
专知会员服务
24+阅读 · 2020年2月23日
【CCL 2019】结合规则蒸馏的情感原因发现方法
专知会员服务
21+阅读 · 2019年11月27日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【泡泡一分钟】利用四叉树加速的单目实时稠密建图
泡泡机器人SLAM
28+阅读 · 2019年4月26日
医学 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息4条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月28日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | PRICAI 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年12月13日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
npj: 机器学习添视觉—材料缺陷快分析
知社学术圈
6+阅读 · 2018年8月18日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
Transfer Adaptation Learning: A Decade Survey
Arxiv
37+阅读 · 2019年3月12日
Physical Primitive Decomposition
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月13日
VIP会员
相关VIP内容
【CVPR2020-Oral】用于深度网络的任务感知超参数
专知会员服务
25+阅读 · 2020年5月25日
【KDD2020】多源深度域自适应的时序传感数据
专知会员服务
61+阅读 · 2020年5月25日
【ICMR2020】持续健康状态接口事件检索
专知会员服务
17+阅读 · 2020年4月18日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
【学科交叉】抗生素发现的深度学习方法
专知会员服务
24+阅读 · 2020年2月23日
【CCL 2019】结合规则蒸馏的情感原因发现方法
专知会员服务
21+阅读 · 2019年11月27日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
【泡泡一分钟】利用四叉树加速的单目实时稠密建图
泡泡机器人SLAM
28+阅读 · 2019年4月26日
医学 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息4条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月28日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | PRICAI 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年12月13日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
npj: 机器学习添视觉—材料缺陷快分析
知社学术圈
6+阅读 · 2018年8月18日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员