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Seminario de Materia Condensada

  • Machine learning l Uniandes
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    Seminario de Materia Condensada

    Seminario de Materia Condensada

Lugar: Vía Zoom meetings
Fecha: 18 de Mayo 2021
hora: De 2:00 pm hasta 3:00 pm

¡Participa de nuestro seminario de Materia Condensada!

Título #1

"ESTADOS AXIÓNICOS EN SEMIMETALES DE WEYL CON ONDA DE DENSIDAD DE CARGA

Conferencista:                                                       

Julian D. Rojas

Universidad de los Andes

 

Título #2

"IMPLEMENTATION OF MACHINE LEARNING STRATEGIES IN RESONANT ULTRASOUND SPECTROSCOPY

Conferencista:                                                       

Felipe Giraldo

Universidad de los Andes

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                                                                                    Hora:

                                                                                    2 PM

 

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RESUMEN #1
 

 

 

 

 

El estudio de los estados topológicos de la materia ha generado un gran interés en la comunidad científica en los últimos tiempos debido a los ricos detalles en sus texturas de espín, entre otras características, las cuales son extremadamente prometedores en aplicaciones de espintrónica, computación cuántica y fabricación de dispositivos optoelectrónicos. Adicionalmente, estos estados presentan varias características no observadas en materiales “clásicos”, tales como la presencia de estados conductores en los bordes de aislantes topológicos, o conos de Dirac en sus estructuras electrónicas que generan movilidades de carga elevadas en semimetales de Weyl o de Dirac. Recientemente se ha encontrado evidencia de la existencia de este tipo de estados en materiales con presencia de onda de densidad de carga, como por ejemplo en el (TaSe4)2I, lo cual motiva el estudio de la conexión entre los estados topológicos y fases electrónicas correlacionadas como la onda de densidad de carga. En esta charla se hablará acerca de la posible presencia de estados axiónicos en semimetales de Weyl debido a la onda de densidad de carga. 

 
RESUMEN #2
 

 

 

 

 

The elastic reaction of a material is dictated by its tensor of elastic constants. These elastic constants are a measurement of the material's interatomic forces, i.e., they are defined as second derivatives of the free energy with respect to strain in different directions, which makes them a useful tool to study the atomic environment of a crystal lattice. Experimental techniques such as resonant ultrasound spectroscopy (RUS) have proven to be very valuable in the determination of the elastic moduli of a material. RUS uses the resonance modes of elastic bodies to infer different material properties such as their elastic moduli. This experimental technique is divided into two different procedures known as the forward problem, which deals with the determination of the resonance modes from the elastic moduli of the body being studied, and the inverse problem which determines the elastic moduli from the experimental measurements of the resonance modes. In this project, a new approach to the inverse problem in RUS is presented through the use of regression trees in the context of machine learning. The results obtained show that the implementation of machine learning strategies in RUS can reduce the variance of the results achieved (when compared to traditional solutions) and can eliminate the need to have initial guesses for the elastic moduli when solving the inverse problem.

 
Lugar: Vía Zoom meetings
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