La teoría de la materia condensada (CM) es un campo que cubre una gran cantidad de temas y especializaciones. No creo que sea posible generalizar mi experiencia a todos los teóricos que trabajan en física de la materia condensada. Sin embargo, es posible hacer algunas observaciones sobre cómo trabajar en la teoría CM es diferente de trabajar en otros campos de la física. Ilustraré esto describiendo lo que hago como teórico de CM.
Mi investigación
Mi investigación abarca ampliamente la carga y el transporte térmico en materiales sólidos. Básicamente, estudio cosas como:
- ¿Cuántas extensiones diferentes del modelo estándar hay?
- ¿Cuál es la intuición detrás del número de Reynolds dependiendo del diámetro de la tubería circular en un flujo dentro de una tubería circular?
- ¿Por qué las partículas elementales se consideran "partículas puntuales" cuando se puede considerar que están hechas de sí mismas y, por lo tanto, tienen "tamaño"?
- ¿Qué me dice que una partícula, que está bajo la influencia de una fuerza central, está en movimiento plano?
- ¿Falta algo en la teoría cuántica de campos que impulse la búsqueda de la gravedad cuántica?
- Cómo se mueven los electrones en materiales de baja dimensión como el grafeno y los dichoslcogenuros de metales de transición (¿Cuáles son las cosas dentro del material que hacen que los electrones sean más móviles o menos móviles? Por el contrario, ¿qué determina su movilidad de los experimentos sobre los procesos físicos dentro del material? ?)
- Cómo se transfiere la energía térmica entre y dentro de cuerpos a nanoescala como nanotubos de carbono, nanocables, películas delgadas, etc.
El tema general de mi trabajo profesional es la investigación física fundamental en áreas de alto interés práctico. Las aplicaciones obvias de mi investigación son materiales semiconductores potencialmente mejores para dispositivos nanoelectrónicos y una gestión térmica mejorada a nanoescala.
¿Dónde está la física en mi investigación?
A primera vista, mi investigación no parece tener ninguna relación obvia con la física que uno estudia como estudiante universitario. ¿Qué tiene que ver la movilidad de electrones, un concepto más comúnmente encontrado en semiconductores y microelectrónica, con la mecánica cuántica, la mecánica clásica, las ecuaciones de Maxwell, la termodinámica, etc.?
Para comprender qué tan rápido se mueven los electrones en un sólido en un campo eléctrico, debo tener en cuenta los diversos procesos de colisión que sufren. En el sólido, los electrones están dispersados por fonones (vibraciones reticulares), impurezas y defectos que impiden que los electrones se aceleren indefinidamente. Para calcular las tasas a las que están dispersos, utilizo herramientas familiares de la mecánica cuántica como elementos de matriz, la regla de oro de Fermi y secciones transversales de dispersión elástica / inelástica. También necesito saber cuántos electrones hay a qué niveles de energía. Por lo tanto, necesito hacer cosas como calcular la estructura de la banda y cómo los estados de los electrones están poblados térmicamente (usando mecánica estadística).
Estas tasas de dispersión y población térmica se utilizan para calcular las curvas de movilidad de electrones (como las que se muestran a continuación) que luego se pueden comparar con lo que miden los experimentadores en sus laboratorios. No voy a aburrirlo con los detalles de los cálculos, pero básicamente, convierto la mecánica cuántica en datos de ingeniería / materiales.
[ Movilidad frente a curvas de temperatura de Ong y Fischetti, Phys. Rev. B 88 , 165316 (2013) ]
También trabajo en transporte térmico y transferencia de calor a nanoescala. Esto significa que estudio cómo se mueven las vibraciones reticulares (o fonones en la física) dentro del sólido y también entre los sólidos. En este caso, necesito usar un conjunto muy diferente de herramientas: simulaciones de dinámica molecular y cálculos de dinámica de red. Esto requiere que utilice conceptos de la mecánica estadística de no equilibrio (por ejemplo, la teoría de respuesta lineal, las relaciones de Green-Kubo y el teorema de fluctuación-disipación). En MD, la idea principal es analizar las estadísticas de las trayectorias atómicas y convertirlas en cantidades físicas utilizables, como los coeficientes de transporte.
Construyendo modelos de fenómenos del mundo real
Los sistemas CM reales tienen una gran cantidad de grados de libertad y generalmente son muy desordenados. Incluso un solo material puede exhibir propiedades muy diferentes en diversas condiciones. Tome el silicio como ejemplo. El mecanismo para el transporte de carga en silicio amorfo es totalmente diferente del silicio cristalino muy puro: el primero conduce la electricidad a través del salto de electrones (como en los aisladores) mientras que la conducción eléctrica en el segundo es más parecida a la de los metales. El descubrimiento de fenómenos como la localización de Anderson y el efecto Hall cuántico se originaron en el estudio del silicio.
Debido a que los sistemas reales suelen ser muy desordenados, esto requiere que tenga una comprensión operativa del electromagnetismo, la mecánica estadística, la mecánica cuántica, etc. y cómo se aplican a los sistemas CM. Mi impresión subjetiva es que los físicos en otros campos tienden a ser más especializados porque pierden contacto con estos temas una vez que profundizan en su investigación. La teoría de la materia condensada, por otro lado, requiere que sus profesionales sean menos especializados pero estén más en contacto con los diversos aspectos de un sistema CM.
Sin embargo, no solo trabajo en la construcción de modelos. Tengo otros proyectos puramente teóricos y matemáticos. Por lo general, son ‘spin-offs’ de proyectos anteriores más aplicados. Estos proyectos más teóricos podrían estar en el desarrollo de técnicas de cálculo más consistentes y potentes.
La programación es importante.
Realmente no hay muchos modelos útiles que pueda construir con lápiz y papel. La implementación de estos modelos en un programa de computadora le permite ampliar el rango de sus predicciones y probarlo más a fondo al comparar los datos de simulación con los datos experimentales conocidos.
Construir estos modelos en una computadora también profundiza su comprensión de la física. Una cosa es saber cómo funciona una teoría bajo varios supuestos simplificadores (como en un libro de texto) y otra cuando debe aplicarse sin estos supuestos.
Una cosa es saber cómo se dispersan las ondas planas a partir de un potencial esféricamente simétrico (un ejemplo de libro de texto QM favorito) y otra muy distinta es descubrir cómo generalizar el problema para poder calcular la sección transversal a partir de la dispersión de ondas reticulares anisotrópicas (fonones ) por defectos de forma irregular en el cristal y luego implementar la solución en una computadora.
Comprender mediciones experimentales particulares de ciertas propiedades de materiales específicos
A diferencia de otros campos de la física, los teóricos de CM a menudo tienen que trabajar de la mano con los experimentadores de CM. CMP es en gran medida una especialidad de física basada en datos. Por lo tanto, los teóricos de CMP tienen más datos para trabajar y seguir.
Para mejorar los poderes explicativos de una teoría, se requieren entradas para refinar el modelo. Tengo que entender qué parámetros o entradas físicas pueden derivarse de los datos experimentales. Muchos de estos datos se obtienen de mediciones eléctricas, ópticas o espectroscópicas. Por lo tanto, esto requiere que tenga una comprensión muy aproximada de lo que la medición puede decirme y sus limitaciones. Incluso si no estoy construyendo un modelo para predecir o explicar un resultado experimental, al menos tengo que hacer que el modelo sea consistente con los hechos conocidos de los experimentos. Por ejemplo, no puedo construir un modelo de transporte de carga metálica en un sistema que se sabe que es amorfo o altamente defectuoso.
Trabajar con experimentadores de CMP también significa que a menudo tengo que usar Origin, un software patentado de trazado de datos y (¡jadeo!) MS PowerPoint. Así es como compartimos y analizamos datos juntos . La mayoría de los experimentadores que conozco consideran poco práctico un compromiso puritano con el software libre de código abierto.
Superposiciones altamente interdisciplinarias e importantes con otros campos de la ciencia y la ingeniería.
Existe una superposición considerable entre CMP y la ciencia de los materiales, así como la ingeniería eléctrica y mecánica, especialmente en campos más cercanos a las aplicaciones. Esto significa que uno puede obtener más fondos. Sin embargo, obtener suficiente financiación para hacer las cosas siempre es una preocupación, incluso en Singapur, donde la situación de financiación es bastante favorable.
Además, uno puede encontrar muchos problemas relacionados con la investigación de ingeniería para trabajar. La naturaleza de la financiación y los proyectos generalmente requiere que los teóricos y experimentadores, científicos e ingenieros trabajen en equipo. Por lo tanto, es necesaria una estrecha colaboración.
