Métodos "tight binding" para el análisis topológico en materiales 2D

• Autores: Rivera Riofano, Pablo Héctor, Montalvo Balarezo, Rocío Amelia, Rivera Riofano, Pablo Hector
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe:article/32452
• Enlace del recurso: https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/fisica/article/view/32452
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: toy models; tight binding; Intrinsic SOC; Rashba SOC; Inversion symmetry breaking; deep learning; SOC intrínsico; SOC de Rashba; quiebra de simetría de inversión

El estudio de las propiedades electrónicas, ópticas y magnéticas involucra las ecuaciones de mucho cuerpos de Schrödinger y de Heisenberg. Aún para sistemas nanoscópicos encontrar las soluciones de estos sistemas de ecuaciones es una tarea formidable. En Química, la combinación lineal de orbitales atómicos, LCAO, fue desarrollado para el estudio de los sistemas moleculares. Usando una aproximación heurística del LCAO llamado \emph{tight binding}, fue desarrollado en Física para obtener una inicial comprensión para las propiedades del estado sólido. Esta aproximación involucra un mínimo costo computacional. En este enfoque pedagógico, analizamos una red cuadrada de sítios atómicos como \emph{toy model} de la aproximación \emph{tight binding} para observar la evolución de los autovalores y de los autoestados del sistema cuando aplicamos diferentes interacciones tales como el acoplamiento espín-órbita intrínsico y de Rashba, la competición entre ellos y el efecto de campos eléctricos y magnéticos sobre los autovalores y autoestados. Analizamos los estados de borde del sistema, la fase de Berry y cuantificamos los números de Chern asociados a la conductividad. También, presentamos los resultados de un análisis por \emph{deep learning} de estos \emph{toy models}, resultados iniciales son presentados.