Imagem de correlação coerente para resolver estados flutuantes da matéria

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Mar 09, 2024

Imagem de correlação coerente para resolver estados flutuantes da matéria

Nature volume 614, páginas 256–261 (2023)Cite este artigo 7706 Acessos 1 Citações 144 Detalhes de métricas altmétricas Uma correção do autor para este artigo foi publicada em 24 de maio de 2023 Este artigo foi

Nature volume 614, páginas 256–261 (2023)Cite este artigo

7706 Acessos

1 Citações

144 Altmétrico

Detalhes das métricas

Uma correção do autor a este artigo foi publicada em 24 de maio de 2023

Este artigo foi atualizado

Flutuações e transições estocásticas são onipresentes em sistemas em escala nanométrica, especialmente na presença de desordem. No entanto, a sua observação direta tem sido até agora impedida por um compromisso aparentemente fundamental e limitado por sinal entre a resolução espacial e temporal. Aqui desenvolvemos imagens de correlação coerente (CCI) para superar esse dilema. Nosso método começa classificando os frames das câmeras gravadas no espaço de Fourier. O contraste e a resolução espacial emergem da média seletiva de quadros do mesmo estado. A resolução temporal até o tempo de aquisição de um único quadro surge independentemente de uma taxa de classificação incorreta excepcionalmente baixa, que conseguimos combinando uma métrica de similaridade baseada em correlação com um algoritmo de agrupamento hierárquico iterativo e modificado3,4. Aplicamos o CCI para estudar flutuações magnéticas anteriormente inacessíveis em um estado de domínio de tarja magnética altamente degenerado com resolução em escala nanométrica. Descobrimos uma intrincada rede de transições entre mais de 30 estados discretos. Nossos dados espaço-temporais nos permitem reconstruir a paisagem energética fixa e, assim, explicar a dinâmica observada em um nível microscópico. O CCI expande enormemente o potencial das fontes emergentes de raios X de alta coerência e abre caminho para abordar grandes questões fundamentais, como a contribuição da fixação5,6,7,8 e da topologia9,10,11,12 nas transições de fase e o papel da flutuações na ordem de rotação e carga na supercondutividade de alta temperatura .

A dificuldade de gerar imagens de processos estocásticos remonta a um dilema conceitual: para obter resolução espaço-temporal, as abordagens de imagem de campo completo e de varredura devem distribuir o sinal detectado por milhares de pixels. Assim, quanto melhor for a resolução espacial alvo, maior será o sinal necessário. Mas o número de interações amostra-sonda por volume e tempo é limitado - não apenas devido às restrições da fonte, óptica e detector, mas, em última análise, devido a perturbações da amostra, como aquecimento, deformação, excitações eletrônicas, branqueamento de contraste e até mesmo destruição da amostra . . A alta resolução espacial requer, portanto, uma extensa média de sinal temporal. Se, por falta de melhor conhecimento, esta média for indiscriminada, leva a uma perda de resolução temporal e a imagens desfocadas pelo movimento. Sob certas condições, pode-se recuperar 'modos' espaço-temporais característicos de um sistema dinâmico além deste limite convencional de resolução temporal. No entanto, a decomposição de modos apenas aumenta a relação sinal-ruído dos modos que se repetem no tempo ; a remoção de ruído de sinais temporais irregulares está além do seu escopo . Alternativamente, a pticografia de estados mistos pode ser usada para reconstruir imagens estáticas dos estados mais visitados dentro do período médio de tempo19. Em qualquer caso, se a sequência real de eventos for de interesse, o compromisso entre a resolução espacial e temporal parece ser fundamental.

A CCI supera esse limite. A ideia principal é registrar instantâneos de padrões de dispersão coerente do espaço de Fourier como dados brutos e explorar isso mesmo com baixa contagem de fótons - onde a imagem não é possível - cada padrão de dispersão contém impressões digitais pontilhadas do estado do espaço real do sistema. Ao combinar desenvolvimentos em espectroscopia de correlação de fótons, tomografia de nanopartículas1,2 e pesquisa genômica3, usamos essa sensibilidade para classificar com precisão o estado de cada instantâneo e, portanto, os carimbos de data e hora de cada estado, em uma sequência de milhares de quadros. A resolução espacial surge independentemente da média informada dos padrões de dispersão do mesmo estado, que aqui convertemos em imagens do espaço real por recuperação de fase auxiliada holograficamente (ver Métodos). O CCI permite-nos descobrir dinâmicas de flutuação ricas num material magnético bem explorado, o que ilustra a amplitude da física inesperada escondida em estados flutuantes da matéria e destaca o poder do CCI na exploração deste território.

15 frames (see Methods section ‘Estimation of the temporal discrimination threshold and reconstruction of the 32 states’ for more details about the evaluation of the frame misclassification)./p>88% similarity to the grayscale image. We find that the weighted superposition of internal modes accurately represents all domain configurations, with the exception of state 32, where an additional binary domain configuration 73 was manually created (we attribute this to the fact that state 32 is the last state in our time series and insufficient data were available to automatically decompose it). The discrete representation of all 72 internal domain modes is shown in Extended Data Fig. 6. The set of original domain images along with their low-pass filtered phase images, their adjusted binarized versions, and their decomposition into binary internal modes is compiled in supplementary video 2./p>

93.8%, which means that their exact temporal sequence is inaccessible but statistical information, such as the real-space images and the number of contributing frames, can still be reconstructed reliably. Scale bar, 500 nm./p>