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Searching for ductile superconducting Heusler X_(2)YZ compounds

npj Computational Materials 2023年第1期9卷 919-927页

作者： noah hoffmann Tiago F.T.Cerqueira Pedro Borlido Antonio Sanna Jonathan Schmidt Miguel A.L.Marques Institut für Physik Martin-Luther-Universität Halle-WittenbergD-06099 HalleGermany CFisUC Department of PhysicsUniversity of CoimbraRua Larga 3004-516 CoimbraPortugal Max-Planck-Institut für Mikrostrukturphysik Weinberg 2D-06120 HalleGermany

Heusler compounds attract a great deal of attention from researchers thanks to a wealth of interesting properties,among which is superconductivity.Here we perform an extensive study of the superconducting and elastic properties of the cubic(full-)Heusler family using a mixture of ab initio methods,as well as interpretable and predictive machine-learning models.By analyzing the statistical distributions of these properties and comparing them to anti-perovskites,we recognize universal behaviors that should be common to all conventional superconductors while others turn out to be specific to the material family.In total,we discover a total of eight hypothetical materials with critical temperatures above 10 K to be compared with the current record of T_(c)=4.7 K in this family.Furthermore,we expect most of these materials to be highly ductile,making them potential candidates for the manufacture of wires and tapes for superconducting magnets.

关键词： ductile compounds superconducting

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Superconductivity in antiperovskites

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npj Computational Materials 2022年第1期8卷 1424-1433页

作者： noah hoffmann Tiago F.T.Cerqueira Jonathan Schmidt Miguel A.L.Marques Institut für Physik Martin-Luther-Universität Halle-WittenbergD-06099HalleGermany CFisUC Department of PhysicsUniversity of CoimbraRua Larga3004-516CoimbraPortugal

We present a comprehensive theoretical study of conventional superconductivity in cubic antiperovskites materials with composition XYZ_(3) where X and Z are metals,and Y is H,B,C,N,O,and P.Our starting point are electron–phonon calculations for 397 materials performed with density-functional perturbation theory.While 43%of the materials are dynamically unstable,we discovered 16 compounds close to thermodynamic stability and with T_(c) higher than 5 K.Using these results to train interpretable machine-learning models,leads us to predict a further 57(thermodynamically unstable)materials with superconducting transition temperatures above 5 K,reaching a maximum of 17.8 K for PtHBe3.Furthermore,the models give us an understanding of the mechanism of superconductivity in antiperovskites.The combination of traditional approaches with interpretable machine learning turns out to be a very efficient methodology to study and systematize whole classes of materials and is easily extendable to other families of compounds or physical properties.

关键词： properties theory perovskite

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