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Resolving the dynamic correlated disorder in KTa 1− x Nb x O 3

算法 人工智能 材料科学 计算机科学
作者
Xing He,Mayanak K. Gupta,D. L. Abernathy,G. E. Granroth,Feng Ye,Barry Winn,L. A. Boatner,Olivier Delaire
出处
期刊:Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America [National Academy of Sciences]
卷期号:122 (7): e2419159122-e2419159122 被引量:5
标识
DOI:10.1073/pnas.2419159122
摘要

Understanding the complex temporal and spatial correlations of ions in disordered perovskite oxides is critical to rationalize their functional properties. Here, we provide insights into the longstanding controversy regarding the off-centering of transition metal (TM) ions in the archetypal ferroelectric alloy KTa[Formula: see text]Nb[Formula: see text]O[Formula: see text] (KTN). By mapping the full energy ([Formula: see text]) and wavevector ([Formula: see text]) dependence of the dynamical structure factor [Formula: see text] using neutron scattering, and rationalizing our observations with atomistic simulations leveraging machine learning, we fully resolve the static vs dynamic nature of diffuse scattering sheets, as well as their composition ([Formula: see text]) and temperature dependence. Our first-principles simulations, extended with machine-learning molecular dynamics, reproduce both inelastic neutron spectra and diffuse features, and establish how dynamically correlated TM off-centerings couple to phonons, unifying local and collective viewpoints. This study sheds light into an exemplary ferroelectric system and shows the importance of mapping the full [Formula: see text] to reveal critical spatiotemporal correlations of atomic disorder from which functional properties emerge.
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