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May 26, 2024
物質の変動状態を解明するためのコヒーレント相関イメージング
Nature volume 614、pages 256–261 (2023)この記事を引用する 7706 アクセス数 1 引用数 144 Altmetric Metrics の詳細 著者によるこの記事の修正は 2023 年 5 月 24 日に公開されました
Nature volume 614、pages 256–261 (2023)この記事を引用
7706 アクセス
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144 オルトメトリック
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この記事に対する著者の訂正は 2023 年 5 月 24 日に公開されました
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変動と確率的遷移は、特に無秩序が存在する場合、ナノメートルスケールのシステムに遍在します。 しかし、彼らの直接観測はこれまでのところ、空間解像度と時間解像度の間の一見基本的で信号が制限された妥協によって妨げられてきました。 ここでは、このジレンマを克服するためにコヒーレント相関イメージング (CCI) を開発します。 私たちの方法は、記録されたカメラ フレームをフーリエ空間で分類することから始まります。 コントラストと空間解像度は、同じ状態のフレームを選択的に平均することによって現れます。 単一フレームの取得時間に至るまでの時間分解能は、例外的に低い誤分類率とは独立して生じます。これは、相関ベースの類似性メトリクス 1,2 と修正された反復階層クラスタリング アルゴリズム 3,4 を組み合わせることで実現されます。 私たちは CCI を適用して、これまでアクセスできなかった、高度に縮退した磁気ストライプドメイン状態における磁気揺らぎをナノメートルスケールの分解能で研究します。 私たちは、30 以上の離散状態間の複雑な遷移ネットワークを明らかにしました。 私たちの時空間データにより、ピンニングエネルギーの状況を再構築し、それによって顕微鏡レベルで観察されるダイナミクスを説明することができます。 CCI は、新たな高コヒーレンス X 線源の可能性を大幅に拡大し、相転移におけるピンニング 5、6、7、8 やトポロジー 9、10、11、12 の寄与や、高温超伝導におけるスピンと電荷の秩序の変動13,14。
確率過程のイメージングの難しさは、概念的なジレンマに遡ります。時空間分解能を得るには、フルフィールド イメージング アプローチとスキャニング イメージング アプローチの両方で、検出された信号を数千のピクセルに分散する必要があります。 したがって、対象とする空間解像度が高くなるほど、必要な信号は大きくなります。 しかし、体積および時間当たりのサンプルとプローブの相互作用の数は、光源、光学系、検出器の制約だけでなく、最終的には加熱、ひずみ、電子励起、コントラストの漂白、さらにはサンプルの破壊などのサンプルの摂動によって制限されます15,16。 。 したがって、高い空間分解能には、広範な時間信号平均化が必要です。 より良い知識の欠如により、この平均化が無差別に行われると、時間解像度が失われ、画像の動きがぼやけてしまいます。 特定の条件下では、この従来の時間分解能の限界を超えて、動的システムの特徴的な時空間「モード」を回復できる可能性があります。 ただし、モード分解は、時間内に繰り返されるモードの信号対雑音比を向上させるだけです17,18。 不規則な時間信号のノイズ除去はその範囲を超えています18。 あるいは、混合州タイコグラフィーを使用して、平均化期間内に最も訪問された州の静止画像を再構築することもできます19。 いずれにせよ、実際のイベントのシーケンスに興味がある場合は、空間解像度と時間解像度の間のトレードオフが基本であると思われます。
CCI はこの制限を克服します。 重要なアイデアは、フーリエ空間のコヒーレント散乱パターンのスナップショットを生データとして記録し、イメージングが不可能なフォトン数が少ない場合でも、各散乱パターンにシステムの実空間状態のスペックル フィンガープリントが含まれていることを利用することです。 光子相関分光法、ナノ粒子トモグラフィー 1、2、およびゲノム研究 3 の開発を組み合わせることで、この感度を利用して、数千のフレームのシーケンスにおける各スナップショットの状態、したがって各状態のタイムスタンプを正確に分類します。 空間解像度は、同じ状態の散乱パターンの情報に基づいた平均とは独立して生じます。ここでは、ホログラフィック支援による位相回復によって実空間画像に変換します (「方法」を参照)。 CCI を使用すると、十分に研究されている磁性材料の豊富な変動ダイナミクスを発見できるようになります。これは、物質の変動状態に隠された予期せぬ物理学の広範さを示し、この領域を探索する際の CCI の力を強調します。