Electrophysics of nanocluster thin-film systems: Achieving superconducting topological states


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The possibility of controlling the functional properties of nanostructured thin films deposited on solid substrates using lasers stems from the different topology and elemental composition of the deposited materials. Quantum-correlated states that emerge in the deposited granular nanocluster semiconductor/ metal structures lead to hopping/tunneling conductivity. The possibility of high-temperature superconductivity in such nanocluster structures that are both stable and can give rise to different (nonphonon) electron pairing mechanisms is discussed. An increase in electrical conductivity (by several orders of magnitude) is observed in experiments, depending on the surface and boundary conditions in various topologically organized cluster systems. The problem is to find the optimum numerical relations between the topological parameters in order to obtain the patterns of directivity (such as the Bragg resonance) needed for a sharp increase in electrical conductivity in selective directions.

Об авторах

S. Arakelian

Vladimir State University

Автор, ответственный за переписку.
Email: arak@vlsu.ru
Россия, Vladimir, 600000

A. Osipov

Vladimir State University

Email: arak@vlsu.ru
Россия, Vladimir, 600000

I. Skryabin

Vladimir State University

Email: arak@vlsu.ru
Россия, Vladimir, 600000

K. Khorkov

Vladimir State University

Email: arak@vlsu.ru
Россия, Vladimir, 600000

A. Istratov

Vladimir State University

Email: arak@vlsu.ru
Россия, Vladimir, 600000

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2017

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).