Machine learning protocol to identify pairing symmetries via quasiparticle interference imaging in Ising superconductors
Dit paper introduceert een machine-learning-protocol dat quasiparticle-interferentie-imaging combineert met eerste-beginselenberekeningen en tight-binding-modellering om de paringssymmetrie in Ising-supraleiders, zoals monolaag NbSe2, nauwkeurig te identificeren.