We report a linear dependence of the phonon splitting \Delta\omega on the non-dominant exchange coupling constant J_{nd} in the antiferromagnetic transition-metal monoxides MnO, FeO, CoO, NiO, and in the frustrated antiferromagnetic oxide spinels CdCr2O4, MgCr2O4, and ZnCr2O4. It directly confirms the theoretical prediction of an exchange induced splitting of the zone-centre optical phonon for the monoxides and explains the magnitude and the change of sign of the phonon splitting on changing the sign of the non-dominant exchange also in the frustrated oxide spinels. The experimentally found linear relation \hbar\Delta\omega = \beta J_{nd} S^2 with slope \beta = 3.7 describes the splitting for both systems and agrees with the observations in the antiferromagnets KCoF3 and KNiF3 with perovskite structure and negligible next-nearest neighbour coupling. The common behavior found for very different classes of cubic antiferromagnets suggests a universal dependence of the exchange-induced phonon splitting at the antiferromagnetic transition on the non-dominant exchange coupling.


翻译:我们报告,在抗冻性磁性过渡-海洋氧化物MnO、FeO、COO、NiO中,在阻力的抗腐蚀性氧化物脊椎CdCr2O4、MgCr2O4和ZnCr2O4中,磷分解线线依赖非支配性交换常数J ⁇ (J ⁇ nd),这直接证实了在理论上预测一氧化物区中心光学光学圆柱的分解,并解释了在改变非支配性过渡-海洋氧化物MnO、FO、COO、NiO中,以及在沮丧的氧化物脊髓脊髓脊椎脊椎脊椎脊椎脊脊脊椎脊椎脊椎脊椎脊椎脊椎脊椎脊椎中,在改变非支配性过渡性交流的分解迹象和变化迹象。实验发现,与斜度=beta=3.7的斜度S&2的线性关系说明了两种系统的分解,并赞同在反纤维磁网 KCOF3和KiF3中观察到的反腐蚀结构结构和可忽略的次次次的互换式互换式底邻国的互换式互换式互判。

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
知识图谱本体结构构建论文合集
专知会员服务
102+阅读 · 2019年10月9日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Universal Transformers
Arxiv
5+阅读 · 2019年3月5日
Arxiv
8+阅读 · 2018年11月27日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月28日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员