Phononic Frequency Combs in Twisted Bilayer Transition Metal Dichalcogenide Heterostructures from First Principles
本研究利用第一性原理密度泛函理论预测了扭转双层 MoSSe 和 MoSMoSe 异质结构中声子频率梳的出现，证明了尽管两种材料之间的非谐耦合相当，但激发阈值主要由信号模式的品质因子决定。
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在固体材料的寂静世界中，原子从未真正静止。即使是在完美的晶体中，它们也在不断地振动，像被弹簧连接的小质量块一样原地摇晃。这些被称为声子（phonons）的振动，将热量和声音传递到材料中。几十年来，科学家们一直对一种被称为频率梳（frequency comb）的特殊振动模式感到着迷。想象一段音乐和弦，其中每一个音符都与下一个音符保持完美的间距，创造出一个阶梯状的音调，且所有音调之间的距离完全相等。在光的领域中，这种频率梳彻底改变了我们测量时间和距离的方式，充当了宇宙中精确的标尺。但在利用声音或机械振动来创造这些频率梳方面，难度要大得多。这需要一个非常特殊的设置，即一个振动部分可以推动另一个部分进入运动状态，但前提是两者必须调谐到非常精确的关系：其中一个的振动速度必须恰好是另一个的两倍。直到现在，弄清楚哪些材料可以实现这一点，以及需要多大的推力才能使其发生，仍然是一个依赖于猜测或试错的过程，通常依赖于那些仅仅是为了适配设备而调整的参数，而非基于材料基本性质计算得出的参数。
一组研究人员现在通过直接观察一种新类材料的原子构建模块，改变了这种方法，以预测它们的精确行为。他们专注于一种被称为“扭转双层”（twisted bilayer）的结构，这种结构是由两层超薄材料片叠放在一起，并将其中一层相对于另一层轻微旋转而成。这种旋转创造了一个被称为莫尔超晶格（moiré superlattice）的大型重复图案，它就像是一个拥有独特规则的新型大型晶体。研究人员选择了两组特定的层组合：一组是由二硫化钼和二硒化钨组成的堆叠，另一组是由二硫化钼和二硒化钼组成的堆叠。这两组材料都以相同的精确角度——21.787度进行扭转。研究人员并没有构建物理器件并进行测量，而是使用了基于量子力学定律的强大计算机模拟，从头开始计算每一项相关属性。他们确定了原子键的刚度、振动在消散前持续的时间长短，以及不同振动模式之间相互作用的强度。这使得他们能够以极高的置信度预测这些材料是否会自然产生所需的频率梳，以及启动该过程究竟需要多少能量。
结果表明，扭转几何结构本身就是寻找正确振动的关键。通过旋转层，研究人员发现可用的振动模式数量大幅增加，这使得找到一对其中一个振动速度几乎是另一个两倍的模式变得几乎不可避免。在他们研究的两种材料中，他们都找到了振动频率比例在小于1%误差范围内的两倍关系对。然而，故事并未止步于找到正确的配对。研究人员发现，虽然扭转的几何结构使得共振成为可能，但层的化学成分决定了频率梳实际运作的效果如何。这两种材料具有相同的扭转角度和一层共同的材料，但在第二层上有所不同。在第二层具有不同金属原子和不同非金属原子的材料中，振动耦合得更强，这意味着能量传递效率更高。在仅非金属原子发生变化的材料中，耦合强度略弱。令人惊讶的是，尽管第一种材料的耦合更强，但第二种材料实际上启动频率梳所需的能量更少，因为其振动在消失前持续的时间更长。
当团队模拟通过提高能量来驱动这些振动的过程时，他们观察到了一种剧烈且突然的变化。系统并没有逐渐建立起复杂的模式，而是从一个简单状态突然跳跃到了完整的频率梳状态。在第一种材料中，当驱动力达到特定水平时，这种跳跃发生了，导致模式中的不同音调数量几乎瞬间翻倍。这种被称为“亚临界跳跃”（subcritical jump）的突然转变意味着，简单状态和复杂频率梳状态可以在系统跃迁至复杂模式之前，在某一时刻并存。研究人员还追踪了随着能量增加而产生的“声音杂乱度”，即光谱熵。他们发现，就在频率梳出现之前，系统的复杂性和不可预测性达到了顶峰。一旦频率梳形成，模式变得高度规则且有序，复杂度随之下降。这表明，对于利用物理系统处理信息的“储备池计算”（reservoir computing）等应用而言，最有用的状态可能不是完美的频率梳本身，而是频率梳形成前的混沌状态，在那时，系统充满了信息，但尚未陷入僵化的模式。
这项研究证实了扭转双层材料是产生这些机械频率梳的肥沃土壤，但也强调了层的特定化学成分与扭转角度同样重要。研究人员发现，衡量信号质量（即振动持续时间）的指标，是决定频率梳是否容易被激发的决定性因素。在一种材料中，信号振动消散得很快，需要更强的推力来维持模式；而在另一种材料中，它们持续时间更长，从而能以较小的努力形成模式。这一见解为未来的工程师提供了一条清晰的路线图：要制造这些器件，不仅要设计正确的扭转角度以找到共振对，还要仔细选择化学成分，以确保振动持续足够长的时间从而发挥作用。这项工作证明，通过从第一性原理出发计算这些属性，科学家现在可以精确预测哪些材料会奏效以及它们将如何表现，从而消除了在设计下一代机械传感器和计算设备时进行盲目试错的需求。
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