布洛赫对核磁共振的早期研究

简述了布洛赫的生平,回顾了他由测量中子磁矩,进而实现凝聚物质中核磁共振和对核磁共振早期研究中的创新经历;论述了由冥思苦想得到灵感思维,不畏艰辛不辞劳苦,重视学科间交叉融合等是他成功的因素.     

反常磁矩对弱磁场弱相互作用费米气体热力学性质的影响

考虑费米子的反常磁矩, 运用赝势法和热力学理论, 导出弱磁场中弱相互作用费米气体自由能的解析式, 以此为基础给出高温和低温情况下系统热力学性质, 分析反常磁矩对热力学性质的影响机理. 研究表明: 反常磁矩对热力学性质的影响与温度相关, 而且这种影响随温度的上升在低温区是增大的, 在高温区是减小的; 对于系统的化学势、内能, 反常磁矩加强了磁场的影响, 弱化了相互作用的影响; 对于系统的热容量, 反常磁矩在低温区使其减小, 在高温区使其增加.     

R型铁氧体BaFe4-xTi2+xO11的化学组态以及磁性行为的研究

本文通过传统的固相反应法制备了R型六角铁氧体BaFe_4-xTi_2+xO₁₁ (x= 0, 0.25, 0.5, 0.75, 1), 并且对它的原子价态以及磁性行为进行了研究. X 射线光电子能谱(XPS)结果显示了随着掺杂含量的增加, 体系中Fe³⁺离子逐渐减少而Fe²⁺离子逐渐增加. 由于具有非对称结构的阻挫晶格中存在各种关联作用的竞争, 使得BaFe_4-xTi_2+xO₁₁体系表现出了复杂的磁有序行为, 在T₁～250 K和T₂～83 K两处存在磁转变. 对这一系列掺杂样品, 在相变温度T₁之上表现顺磁行为, 而在相变温度T₂前后的磁化强度都表现出低场下随磁场的增加快速增加, 高场下则线性变化且在5×10⁴ Oe时还未达到饱和的行为, 表明这一系列掺杂样品是典型的倾斜反铁磁态(canted antiferromagnetic) 或者亚铁磁态.     

几种纤锌矿相半金属铁磁体磁学性能的第一原理研究

通过基于密度泛函理论的第一原理计算,优化了纤锌矿结构的化合物TmZn15S16(Tm=V,Cr,Mn)的几何结构,并研究了它们的磁学性能.结果表明:TmZn15S16均为典型的半金属铁磁体,它们的超胞磁矩分别为3.0099μB,3.9977μB和5.0092μB;这些磁矩主要来源于被掺入的过渡元素;CrZn15S16的半金属特性比VZn15S16和MnZn15S16更稳定;这些半金属铁磁体的半金属带隙均比较宽,表明它们可能具有较高的居里温度;TmZn15S16中杂质过渡离子的电子结构分别为V:eg2↑t12g↑,Cr:eg2↑t22g↑和Mn:eg2↑t32g↑.     

(Pt_nMn)~(±,0)(n=1～5)掺杂团簇结构与磁性的密度泛函研究

采用密度泛函理论(Demity Function Theory)中的B3LYP方法,在Lanl2dz赝势基组水平上对(PtnMn)±,0(n=1～5)团簇的几何构型进行了全优化,并对基态的能级以及磁性进行了研究.结果表明:PtMn掺杂团簇的自旋多重度比较高,这种性质跟纯Mn团簇相似.并且发现一般情况下Mn原子参与成键数越多,结构越稳定,在成键数相同的情况下,成键的平均键长越短越稳定;其次(PtnMn)±,0团簇的所有稳定结构都表现为铁磁性耦合;掺杂一个Mn原子后的团簇磁性大大增强,磁矩主要来源于未满的d壳层电子,且Mn原子上的局域磁矩远大于Pt原子.随着Pt原子个数的增加,Mn原子的局域磁矩变化不大,但团簇的总磁矩渐渐增大.     

M=P×B的演示实验

演示载流线圈的Ｐ在磁场Ｂ的作用下的各种情况下地转向， 并定性地验证Ｍ＝ Ｐ×Ｂ的规律     

Nb_2Si_n~-(n=1～6)团簇的几何构型、电子性质和磁性的理论研究

运用密度泛函方法在(U)B3LYP/LanL2DZ水平上研究了Nb2Sin-(n=1~6)团簇的几何结构和电子性质.结果发现Nb2Sin-(n=1~6)团簇只是在相应的Nb2Sin团簇的结构基础上发生了微小畸变.其中Nb2Si-6团簇结构变化较为严重.对平均束缚能和分裂能的研究发现,Nb2Sin-(n=1~6)团簇的平均束缚能和分裂能均明显高于相应的Nb2Sin团簇,表明增加一个电子可以提高Nb2Sin(n=1~6)团簇的稳定性.通过对最低能构型的分裂能的研究发现,Nb2Si-3团簇和Nb2Si3团簇分别是Nb2Sin-和Nb2Sin(n=1~6)团簇中所有最低能构型中最稳定的.对电荷自然布局的研究发现,在Nb2Sin-(n=1~6)团簇中出现了电子反转.而对于Nb2Sin(n=1~6)团簇,当n=4~6时出现电子反转现象,n=1~2时电子转移符合常规.对HOMO-LUMO能隙的研究结果表明,除了n=1,6外,其余Nb2Sin-(n=2~5)团簇最低能结构的HOMO-LUMO能隙均小于相应的Nb2Sin团簇,说明在这些团簇中增加一个电子增强了团簇的化学活性,但是当n=1、6时增加一个电子,该团簇的化学活性反而降低了.对于Nb2Sin-(n=1~6)团簇来讲,Nb2Si-2和Nb2Si-5团簇分别成为Nb2Sin-(n=1~6)团簇中化学稳定性最强和化学活性最强的.且Nb2Sin-(n=1~6)团簇呈现半导体属性.对磁矩的研究结果表明,Nb2Sin-(n=1~6)团簇的最低能结构的总磁矩均为1.00μB,两个Nb原子的局域磁矩方向,除了Nb2Si5-团簇有一个铌原子与总磁矩相反外,其余均与总磁矩方向相同.说明各团簇中两个铌原子和硅原子对磁矩的贡献不同,方向也不完全相同.     

PrNi$lt;sub$gt;2$lt;/sub$gt;的磁和磁热性能研究

在一些磁性材料内, 磁性离子间交换作用和磁性离子的自旋涨落对材料磁性有影响. 本文根据磁比热实验值确定了晶场参数后, 利用包含自旋涨落的交换作用有效场H_m= n₀ (1 + γ T + β e^{ω T})M, 计算了PrNi₂晶体晶场能级的Zeeman劈裂. 在温度为3.8 K ≤T≤ 30 K范围内, 计算了该晶体多晶磁矩随外磁场的变化, 以及外磁场H=5000 Oe时磁化率倒数随温度的变化, 计算结果和实验值符合较好. 当外磁场在0–50000 Oe时, 计算的该晶体的磁熵变与已有文献的理论结果相似. 计算结果说明, 提出的包含自旋涨落的交换作用有效场不仅适合亚铁磁性晶体, 而且也适合顺磁性晶体. 关键词： 2')" href="#">PrNi₂ 磁比热 交换作用有效场 磁矩 磁熵变     

基于机器学习的无机磁性材料磁性基态分类与磁矩预测

磁性材料是信息时代重要的基础材料,不同的磁性基态是磁性材料广泛应用的前提,其中铁磁基态是高性能磁性材料的关键要求.本文针对材料项目数据库中的无机磁性材料数据,采用机器学习技术实现无机磁性材料铁磁、反铁磁、亚铁磁和顺磁基态的分类以及无机铁磁性材料磁矩的预测.提取了材料的元素和结构属性特征,通过两步式特征选择方法分别为磁性基态分类和磁矩预测筛选了20个材料特征,发现材料特征中的电负性、原子磁矩和原子外围轨道未充满电子数对两种磁性性能具有重要贡献.基于机器学习的随机森林算法,构建了磁性基态分类模型和磁矩预测模型,采用10折交叉验证的方法对模型进行定量评估,结果表明所构建的模型具有足够的精度和泛化能力.在测试检验中,磁性基态分类模型的准确率为85.23%,精确率为85.18%,召回率为85.04%, F1分数为85.24%;磁矩预测模型的拟合优度为91.58%,平均绝对误差为0.098μB/atom.本研究为无机铁磁性材料的高通量分类筛选与磁矩预测提供了新的方法和选择,可为新型无机磁性材料的设计研发提供参考.