Astronomía

¿Cómo convertir Log (g) vs T_eff en y vs (v-y)?

¿Cómo convertir Log (g) vs T_eff en y vs (v-y)?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Tengo un gráfico en las coordenadas Log (g) vs T_eff de mi modelo de evolución estelar. Los parámetros del modelo son M = 0,8 M_solar, [Fe / H] = - 1,19, Y = 0,245. Quiero convertirlo a las coordenadas y vs (v-y) (sistema fotométrico Strömgren) para comparar mi modelo con las observaciones del cúmulo globular NGC 6752. ¿Cómo hago esta conversión?

Este documento proporciona una tabla que incluye las siguientes columnas: Log (g), T_eff, V, (B-V), (b-y), m1, c1.

Creo que podría usar esto si puedo averiguar cómo calcular yy (v-y) a partir de estos datos. ¿Es posible?


Convertidor de notación científica para convertir hacia o desde un número decimal

Si alguna vez se ha sentido confundido por un resultado calculado que incluye una "E" en el número, esta aplicación web eliminará esa confusión de una vez por todas.

Esta herramienta de conversión se puede utilizar como convertidor de notación científica (convertir una notación científica en un número decimal), o como un científico inverso o convertidor de notación estándar (convertir un número de forma estándar a notación científica).

Y finalmente, puede seleccionar de una lista los más buscados ejemplos de notación científica o ejemplos de notación estándar y su selección se convertirá y escribirá, al tiempo que se mostrarán los pasos utilizados para realizar la conversión.

Si desea sumar, restar, dividir o multiplicar notaciones científicas, visite la Calculadora de notación científica ubicada en la sección Matemáticas.


1. Introducción

La invención de la exploración espectrométrica de fluorescencia de rayos X no destructiva (XRF) de núcleos de sedimentos divididos revolucionó el campo de la paleoceanografía (por ejemplo, Croudace et al., 2006 Jansen et al., 1998 Rothwell & Croudace, 2015). Los rayos X de alta energía irradian elementos en el núcleo del sedimento, excitando electrones que liberan energía excedente en un patrón espectral característico. Los sistemas detectores miden este espectro de energía fluorescente y las deconvoluciones matemáticas del espectro estiman las intensidades de los elementos individuales, que son estimaciones de la abundancia de cada elemento en el sedimento. El escaneo XRF puede medir muchos elementos mayores y menores simultáneamente mientras se preserva el sedimento intacto (p. Ej., Croudace et al., 2006 Haschke, 2006 Haschke et al., 2002 Kido et al., 2006 Koshikawa et al., 2003 Richter et al., 2006 Wien et al., 2005). Con mediciones que se pueden adquirir tan cerca como cada 100 μm de núcleo, los registros de elementos casi continuos se pueden relacionar con cambios pasados ​​en los procesos terrestres y oceánicos que afectan la composición del sedimento (por ejemplo, Hennekam et al., 2019 Peterson et al., 2000 Seki et al., 2019 Ziegler et al., 2013).

Sin embargo, además de la abundancia de elementos, las propiedades físicas del núcleo y los ajustes específicos del instrumento también afectan los recuentos de elementos medidos mediante el escaneo de XRF. Los ajustes específicos del instrumento, incluido el tipo de fuente de excitación de rayos X, el voltaje aplicado de la fuente de alimentación del tubo, el envejecimiento de la fuente de rayos X, el tiempo de medición y la deconvolución del espectro y las estimaciones de fondo también afectan la magnitud de las intensidades medidas para cada elemento ( por ejemplo, Jarvis et al., 2015). A diferencia de los análisis convencionales de muestras secas y homogeneizadas, las intensidades de los elementos obtenidas por el escaneo XRF también se ven influenciadas por el contenido de humedad variable, diversos tamaños de grano e irregularidades de la superficie del núcleo (Böning et al., 2007 Chen et al., 2016 Ge et al. , 2004 Hennekam & de Lange, 2012 Kido et al., 2006 MacLachlan et al., 2015 Ramsey et al., 1995 Tjallingii et al., 2007). Aunque estos efectos son conocidos, los datos de XRF de escaneo se informan comúnmente como intensidades de elementos o recuentos por segundo (cps) que se interpretan como registros que indican las variaciones de la abundancia del elemento (p. Ej., Croudace et al., 2006 Richter et al., 2006 Rothwell Y Rack, 2006). La forma más fácil y conveniente de minimizar algunos de estos efectos (p. Ej., Heterogeneidades o propiedades físicas) es utilizando proporciones de elementos, en lugar de intensidades brutas (p. Ej., Calvert & Pedersen, 2007 Croudace et al., 2006 Jansen et al., 1998 , Richter et al., 2006 Rothwell et al., 2006 Ziegler et al., 2013). Sin embargo, si los resultados cuantitativos estuvieran disponibles, los escaneos XRF podrían compararse entre laboratorios y con otras composiciones geológicas, lo que haría que el escaneo XRF fuera una herramienta aún más poderosa.

Estudios anteriores han calibrado los resultados de XRF de escaneo a concentraciones cuantitativas utilizando una variedad de enfoques y con diversos grados de éxito. Algunos estudios calibraron los resultados del escaneo XRF elemento por elemento asumiendo una relación lineal con composiciones conocidas para la curva de calibración (por ejemplo, Hunt et al., 2015 Wirth et al., 2013). A veces se realiza una corrección de los efectos de la humedad (p. Ej., Tjallingii et al., 2007) o se calcula un porcentaje de peso medio normalizado (p. Ej., Chen et al., 2016 Lyle et al., 2012 Lyle & Backman, 2013 Shackford et al. , 2014) antes de una calibración lineal con composiciones conocidas. Al combinar los principios del análisis de datos de composición con la teoría de la espectrometría XRF, otros estudios recomiendan el uso de relaciones o relaciones logarítmicas durante la calibración (p. Ej., Bloemsma y Weltje, 2015 Tachikawa et al., 2011 Weltje et al., 2015 Weltje & Tjallingii, 2008 Ziegler et al. al., 2013). Si bien los puntos de calibración generalmente se toman del núcleo que se escanea para que la matriz coincida con el sedimento y los estándares, la técnica de la relación logarítmica pretende proporcionar un modelo que puede calibrar los escaneos XRF con sedimentos de una litología similar, no necesariamente del núcleo que se escanea. Sin embargo, la medida en que estos enfoques permitirán que los registros se comparen y / o combinen entre laboratorios no ha sido bien limitada.

En este estudio, enviamos siete secciones de 1,5 m de largo de núcleos de sedimentos marinos a siete laboratorios de escaneo de núcleos XRF en todo el mundo. Comparamos los resultados del escaneo XRF como cps de elementos sin procesar, proporciones (cps / cps) y proporciones de concentración calibradas. Utilizando Fe y Ca como elementos representativos, proporcionamos orientación sobre cómo realizar una calibración práctica de los resultados del escaneo XRF. Los resultados del estudio informan nuestras recomendaciones sobre las mejores prácticas para calibrar y comparar los datos de escaneo XRF entre laboratorios y otros datos de composición determinados de forma independiente.


1. Introducción

[2] Los núcleos de hielo registran propiedades ambientalmente significativas tanto en la fase gaseosa como en la fase de hielo. Las propiedades registradas en el hielo incluyen el contenido de aerosoles y la composición isotópica de la precipitación. Las propiedades registradas en la fase gaseosa incluyen la concentración y composición isotópica de gases de efecto invernadero biogénicos. Los gases quedan atrapados entre 50 y 120 m por debajo de la superficie, donde el hielo se comprime a una densidad de aproximadamente 0,82 g cm −3 (densidad del hielo puro = 0,917). Firn es abiertamente poroso y permeable hasta la profundidad de captura. El aire se mezcla rápidamente a esta profundidad y el aire atrapado es más joven que el hielo que lo encierra.

[3] Examinar la sincronización de los cambios ambientales registrados en el hielo y en el gas atrapado requiere corregir la diferencia de edad en las dos fases. En el caso de que los núcleos de hielo de la Antártida oriental se acumulen lentamente, esta diferencia es muy grande, hasta 7 kyr durante los períodos glaciales, y la sincronización de los cambios climáticos registrados en las dos fases no será precisa a menos que la diferencia entre la edad del gas y la edad del hielo pueda ser bien restringido. La diferencia entre la edad del gas y la edad del hielo (Δedad) generalmente se calcula a partir de estimaciones de la temperatura de la superficie, la tasa de acumulación y un modelo empírico o mecanicista que expresa la profundidad de cierre y la Δedad en términos de estas propiedades [p. Ej., Herron y Langway, 1980]. Este enfoque funciona muy bien en sitios con una alta tasa de acumulación donde se ha probado, especialmente en el centro de Groenlandia [ Goujon y col., 2003]. Sin embargo, existe un problema con respecto a la Antártida oriental. Una propiedad de firn relacionada con la profundidad de cierre se registra en el δ 15 N de N atrapado2. El mecanismo de registro es el fraccionamiento gravitacional, que hace que los isótopos pesados ​​y los gases se enriquezcan a un ritmo específico con la profundidad [ Craig y col., 1988 Schwander, 1989 Sowers et al., 1989] (Figura 1). El problema es que el enriquecimiento de 15 N en muestras glaciares es hasta 1/3 menos de lo predicho por los modelos empíricos y mecanicistas de densificación [ Sowers et al., 1992 Blunier y col., 2004 Kawamura, 2000] (Figura 2). Si la profundidad de cierre se registra correctamente por δ 15 N, los modelos sobreestiman la Δedad hasta en 2 kyr durante la época glacial. Podemos reconocer dos posibles fuentes de error en las estimaciones del modelo de Δ edad: la representación del modelo de los mecanismos físicos que conducen al metamorfismo inicial y al cierre de la burbuja, y las historias de temperatura y acumulación utilizadas para impulsar los modelos. Resolver la discrepancia entre el modelo y las estimaciones empíricas de Δedad es importante para caracterizar con precisión la fase de los cambios climáticos en diferentes regiones geográficas, así como para determinar la fase de los eventos climáticos registrados en el gas y el hielo de un solo núcleo (p. Ej., CO deglacial2 aumento y calentamiento de la Antártida oriental). Con la llegada de un nuevo y magnífico registro de núcleos de hielo de la Antártida oriental que se remonta a unos 800 ka [ EPICA, 2004], resolver este problema se ha vuelto particularmente importante.

[4] Los modelos de densificación firme y cierre son completamente empíricos [por ejemplo, Herron y Langway, 1980] o son mecanicistas pero sintonizados / validados por observaciones [por ejemplo, Arnaud y col., 2000]. En principio, se podría probar la aplicabilidad de estos modelos a las condiciones de la última edad de hielo en la Antártida oriental examinando la densificación en sitios modernos con temperaturas extremadamente bajas y tasas de acumulación características de los períodos glaciares. Sin embargo, no se han estudiado estos sitios modernos. En ausencia de tales datos, hay dos líneas de evidencia contradictorias que influyen en la cuestión de si los modelos de densificación o δ 15 N de N2 da una estimación más precisa de la edad de cierre. Estudios de δ 15 N de N2 en el aire firme, resumidos a continuación, muestran que la convección superficial es mínima en la mayoría de los sitios modernos: hoy, por lo tanto, δ 15 N generalmente proporciona una medida precisa de la profundidad de cierre. Por otro lado, los modelos de densificación capturan el aumento sistemático y convincente de la profundidad de cierre a medida que bajan las temperaturas [por ejemplo, Herron y Langway, 1980]. Se espera que esta tendencia continúe de manera que la profundidad de cierre se profundice durante la época glacial en lugar de volverse menos profunda. El apoyo adicional para los modelos de densificación proviene del trabajo de Caillon y col. [2003], quien demostró que estos modelos predicen con éxito las profundidades en las que los enriquecimientos gravitacionales comenzarían a cambiar durante la terminación glacial 3 en Vostok, si el espesor de la zona convectiva se relacionara monótonamente con la temperatura de la superficie.

[5] En este artículo presentamos primero dos nuevos perfiles de aire firn. Usamos estos resultados, junto con datos de la literatura, para evaluar el grado de convección superficial. La convección poco profunda disminuiría la δ El enriquecimiento de 15 N, que se manifiesta solo cuando no hay convección y la difusión molecular puede establecer gradientes isotópicos, pero no cambiaría la profundidad de cierre. Además, registramos los registros de gas del Proyecto 2 de la capa de hielo de Groenlandia (GISP2) y los núcleos de hielo de Vostok. Esta correlación utiliza 17 profundidades de control, basadas en la δ 18 O de O2 o la concentración de metano, a la que se considera que la edad del gas de Vostok es la misma que la edad del gas de GISP2. Luego derivamos tres cronologías de hielo de Vostok calculando las edades de hielo en los puntos de control a partir de las diferencias entre la edad del gas y la edad del hielo calculadas en tres estudios recientes. Asignamos edades de hielo entre los puntos de control asumiendo que las tasas de acumulación relativa en cada intervalo varían de acuerdo con la cronología de Vostok GT4 [ Petit y col., 1999]. También presentamos un nuevo enfoque para calcular cronologías de correlación basado en la correlación de profundidades de control. Este enfoque comienza estimando la profundidad de cierre en cada profundidad de control de gas desde δ 15 N de N2, o de un modelo de densificación. Para cada profundidad de control de gas, calculamos la profundidad del hielo contemporáneo, sobre la base de la profundidad de cierre calculada, la densidad promedio de la primera columna y el grado en que el hielo se ha adelgazado en la profundidad de control. Nuevamente, interpolamos entre los puntos de control de la edad de hielo sobre la base de las tasas de acumulación relativa de la cronología GT4.

[6] Evaluamos estos enfoques identificando 19 profundidades en el núcleo de hielo de Vostok marcadas por eventos climáticos distintivos (Figura 3). De estos 19 puntos, identificamos 15 en los que las características comunes parecen estar presentes en los registros de temperatura isotópica de los núcleos de hielo de Vostok y Byrd. Para cada cronología de Vostok, calculamos la media y la desviación estándar entre las edades de las características de temperatura registradas en los dos núcleos. Byrd, con diferencias pequeñas y bien restringidas entre la edad del gas y la edad del hielo, se ha correlacionado bien con GISP2, y tomamos su cronología como referencia [ Blunier y Brook, 2001]. El grado de acuerdo con Byrd indica la precisión con la que cada aproximación limita la diferencia entre la edad del gas y la edad del hielo o la profundidad de cierre. En este enfoque, estamos asumiendo implícitamente que las diferencias entre la edad del gas y la edad del hielo en Byrd se calculan correctamente. Dos hechos justifican esta suposición. Primero, los valores de Δage en Byrd son modestos (& lt1.5 kyr) y es poco probable que tengan grandes errores. En segundo lugar, las condiciones glaciares en Byrd se encuentran dentro del rango de temperaturas y tasas de acumulación a las que se ha caracterizado el cierre del día actual.


Suponga & aposs que desea utilizar esta herramienta como una calculadora log base 2. Para calcular el logaritmo de cualquier número, simplemente siga estos sencillos pasos:

  1. Decide el número del que quieres encontrar el logaritmo. Dejemos que & aposs lo diga & aposs 100.
  2. Decidir sobre su base, en este caso, 2.
  3. Halla el logaritmo con base 10 del número 100. lg (100) = 2.
  4. Halla el logaritmo con base 10 del número 2. lg (2) = 0.30103.
  5. Divida estos valores entre sí: lg (100) / lg (2) = 2 / 0.30103 = 6.644.
  6. También puede omitir los pasos 3-5 e ingresar el número y la base directamente en la calculadora de registros.

Almacenamiento de datos ópticos y magneto-ópticos: canales y codificación

Capacidad de 3 canales

La tasa máxima, R , en el que la información se puede transmitir de manera confiable a través de un canal está limitado por la capacidad del canal C. Shannon (1948) da la capacidad de un canal perturbado por ruido blanco:

Dónde W es ancho de banda y PAG/norte es la relación señal-ruido. Para R& ltC, la información puede transmitirse con una tasa de error arbitrariamente baja. La tasa de error real para alta R se rige por la calidad del canal y el ingenio del esquema de codificación empleado.

Shannon también definió la capacidad para un canal discreto silencioso en unidades de bits de usuario por bit de canal (Shannon 1948):

dónde norte(T) es el número de señales de duración permitidas T. Esto se reduce a registrar2 λ donde λ es la raíz más grande de la ecuación λ k +1 - λ kDX+ 1 = 0 y D y k son los parámetros de restricción del código definido anteriormente. La ecuación se deriva de una consideración del diagrama de tiempo de estado finito (FSTD) del código y su matriz de transición de estado asociada (Siegel 1985, Immink et al. 1998 ).

En un código de grabación, metro los bits de datos se mapean en norte bits de código para dar un código con tasa R=metro/norte, dónde Minnesota ⩽ 1. La tasa de código teórica máxima se conoce como la capacidad del código. La eficiencia de un código generalmente se mide en términos de qué tan cerca C la tasa real es.


Modelos de atmósferas de estrellas de neutrones magnetizadas

Presentamos un nuevo código informático para modelar atmósferas de estrellas de neutrones magnetizadas en una amplia gama de campos magnéticos (10 12 - 10 15 G) y temperaturas efectivas (3 × 10 5 - 10 7 K). Se supone que la atmósfera consiste en plasmas de iones de electrones completamente ionizados o de hidrógeno parcialmente ionizado. Se tienen en cuenta la resonancia de vacío y la conversión de modo parcial. Se permite cualquier inclinación del campo magnético con respecto a la superficie estelar. Usamos opacidades modernas de plasmas total o parcialmente ionizados en campos magnéticos fuertes y resolvemos las ecuaciones de transferencia radiativa acopladas para los modos electromagnéticos normales en el plasma. Utilizando este código, estudiamos las posibilidades de explicar los espectros de rayos X suaves de estrellas de neutrones aisladas mediante diferentes modelos de atmósfera. En particular, se construye el espectro saliente utilizando el modelo "sándwich" (atmósfera delgada con una capa de hidrógeno sobre una capa de helio). Se ha demostrado que las atmósferas delgadas de hidrógeno parcialmente ionizado con polarización al vacío pueden mejorar nuestra comprensión del espectro observado de la cercana estrella de neutrones aislada RBS 1223 (RX J1308.8 + 2127).


Métodos

Animales.

Las hembras de ratón C57BL / 6 de 6 semanas de edad se compraron a Harlan y se mantuvieron en condiciones específicas libres de patógenos en nuestras instalaciones para animales. Ratones FOXp3 GFP (sitio de entrada de ribosoma interno: GFP golpeado en el FOXp3 locus, en el fondo C57BL / 6) fueron amablemente proporcionados por Vijay Kuchroo, Harvard Medical School, Boston, MA. La generación de ratones CCR8 - / - ha sido descrita previamente (por S.A.L.) (29).

El uso de animales y los protocolos experimentales fueron aprobados por el Comité de Uso y Cuidado de Animales del Technion.

Anticuerpos, citocinas y quimiocinas.

El anticuerpo neutralizante anti-CCL1 de ratón (AF845), hTGF-β y hIL-2, y todas las quimiocinas recombinantes (humanas y de ratón) se adquirieron de R & ampD Systems.

Muestras humanas.

Todas las muestras humanas se adquirieron en los bancos de sangre de Israel. Todas las muestras biológicas humanas se obtuvieron de manera ética y su uso en investigación se realizó de acuerdo con los términos de los consentimientos informados.

Ensayos de proliferación in vitro.

La proliferación de células T se determinó mediante incorporación de timidina o mediante tinción con éster succinimidílico de carboxifluoresceína (CFSE). Los estudios de etiquetado CFSE utilizaron un kit de seguimiento de división celular CFSE (423801 BioLegend) de acuerdo con el protocolo del fabricante y solo CD4 + Tef las células fueron marcadas.

Ensayos de supresión y separación celular.

El protocolo básico para el ensayo de supresión de linfocitos mixtos se realizó de acuerdo con Collison y Vignali (60). Los protocolos detallados para murinos y humanos se especifican en Métodos SI.

Medición de la movilización de calcio intracelular.

Se utilizó un lector de placas de imágenes fluorométricas (FLIPR, Molecular Devices) para detectar el flujo de calcio. Los datos se analizaron utilizando GraphPad Prism (v5) como se especifica en detalle en Métodos SI.

Citometría de flujo fosfoespecífica e inhibidores de STAT.

La citometría de flujo fosfoespecífica se realizó de acuerdo con la ref. 35. La relevancia biológica se verificó utilizando inhibidores específicos de STAT. Todos los protocolos se especifican en detalle en Métodos SI.

Medición de citocinas mediante ELISA.

Los métodos de medición de citocinas por ELISA se especifican en Métodos SI.

Cebadores de PCR en tiempo real.

La construcción del plásmido mIgG y la clonación de CCL1-Ig se especifican en detalle en Métodos SI.

Expresión y purificación de proteínas de fusión.

Las proteínas de fusión se expresaron y purificaron usando células CHO dhfr - / - (DG44) (proporcionadas por L. Chasin, Columbia University, Nueva York, NY) de acuerdo con el método descrito en detalle en la ref. 61. Los protocolos se especifican en Métodos SI.

Inducción de EAE aguda y semicrónica.

Los estudios se realizaron de acuerdo con la ref. 62 y se detallan más en Métodos SI.

Captación de BrdU.

Se añadió BrdU (Sigma) al agua de bebida (1 mg / ml) durante 14 días de acuerdo con el protocolo del fabricante. La captación de BrdU se realizó mediante citometría de flujo usando mAb anti-Brdu (BioLegend, clon Bu20a).

Histopatología.

La histopatología se realizó como describimos previamente (63) y se explica en detalle en Métodos SI.

Análisis estadístico.

El análisis estadístico se realizó de acuerdo con las recomendaciones proporcionadas por Naturaleza para informar sobre investigaciones en ciencias biológicas y se especifican en Métodos SI.


Medidor contra calibre

Una palabra comúnmente mal escrita es "calibre". No solo está escrito incorrectamente en un contexto inapropiado, sino que su significado también se confunde con el significado de la palabra "calibre".

¡Discutamos la diferencia entre "calibre" y "calibre" para que entienda claramente qué palabra usar cuando y nunca más se moleste por una posible confusión entre estos dos!

Medidor contra calibre

La palabra "calibre" significa compromiso. Se define como una garantía otorgada contra una obligación. Se considera un valor, ya sea para una apuesta, para una organización o para un banco. Sin embargo, al mismo tiempo, "gage" también se puede utilizar para expresar un desafío, en el sentido de una pelea.

Ejemplo 1: "El apartamento de su padre es su calibre para el banco". - un calibre prácticamente sirve como garantía para un préstamo.

Ejemplo 2: "Lanza tu medidor" - esta es una expresión que significa perder una pelea o evitar un desafío.

La palabra "calibre", por otro lado, se usa tanto como sustantivo como como verbo. Como verbo, "calibrar" se refiere a medir, estimar, analizar o evaluar dimensiones. Mientras que se usa como sustantivo, "calibre" representa la dimensión real, generalmente una capacidad estándar convencional de cantidad. Además, "manómetro" también se puede usar a veces como un sustantivo que se refiere a una herramienta de medición utilizada para medir combustible, aceite, presión, etc.

Ejemplo 3: "El personal de la NASA está capacitado para medir la proximidad de estrellas, planetas y otros elementos de la galaxia". - usado como verbo, significa estimar / evaluar / medir una distancia.

Ejemplo 4: "Ellos estimaron que el grosor del material era ligeramente superior al calibre 30". - como sustantivo, a menudo representa el grosor o el tamaño de un elemento.

Ejemplo 5: "El indicador de combustible indicaba valores bajos". - "calibre" también puede referirse a una herramienta de medición, como sustantivo.

¿Cuándo usamos "gage"?

Casi nunca. Esta palabra se considera obsoleta en los tiempos modernos y puede ser reemplazada fácilmente por otras palabras. Así que evitarlo sería la decisión más segura tanto para la elegancia lingüística como para el respeto del vocabulario formal en la actualidad. El uso de "calibre", de todos modos, es más apropiado en los ejemplos discutidos anteriormente, como sustantivo.

¿Cuándo usamos "calibre"?

Como verbo, la palabra siempre se escribe "calibre" y se refiere a medir, evaluar. Esta sigue siendo una palabra habitual y se puede utilizar para expresar la acción de medir, la unidad de medida real o la herramienta de medida. Se usa principalmente en un vocabulario técnico formal y definitivamente debe usarlo cuando hable con especialistas.

Conclusión

La confusión entre estas dos palabras escritas de manera similar es común, aunque debe evitarse ya que representan conceptos completamente diferentes. De todos modos, lo más importante a recordar es que "calibre" está relacionado con aspectos de medición, mientras que "calibre" se usa cada vez menos y tiene un significado diferente.


Nota del editor Springer Nature permanece neutral con respecto a los reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Datos extendidos Fig. 1 Cálculo de bucle de Wilson de la clase Euler de dos nodos principales en presencia de dos nodos adyacentes.

a-B Dos posibles flujos de un bucle base (lν, ν ( in ) [0, 1]) sobre la zona perforada de Brillouin que contiene dos nodos principales (negro) y excluye dos nodos adyacentes (gris). El flujo comienza en un punto base (l0 = X0) y termina en el límite (_ <1> = parcial < rm> - parcial << mathcal>> ^ < epsilon> ), con la flecha naranja indicando la dirección del flujo. Suponiendo que el par de nodos principales se creó primero (a lo largo de la línea discontinua entre ellos), la clase de Euler es ( chi [< rm> - << mathcal>> ^ < epsilon>] = 0 ) en caso de ay ( chi [< rm> - << mathcal>> ^ < epsilon>] = 1 ) en caso B. C-F Bucle de Wilson (C,D) y Pfaffian (mi,F) en función del flujo del bucle base sobre la zona de Brillouin perforada, que corresponde a a por (C,mi), y para B por (D,F). mi El devanado cero del Pfaffian, Δζ = 0, indica una carga trivial de rotación de fotogramas de los dos nodos principales (es decir, clase de Euler cero en (< rm> - << mathcal>> ^ < epsilon> )). F El devanado distinto de cero del Pfaffian, Δζ/(2π) = 1, indica una carga de rotación de fotogramas no trivial de los dos nodos principales (es decir, la clase Euler que no desaparece en (< rm> - << mathcal>> ^ < epsilon> )).

Datos extendidos Fig. 2 Superficie de Fermi y estructuras de banda de ZrTe con y sin deformación.

a. Superficie de Fermi de ZrTe en condiciones ambientales, con pares de nodos de Weyl de quiralidad opuesta ubicados dentro de las bolsas cian cerca de kz = 0 plano. B y C. Estructuras de bandas de ZrTe a lo largo de líneas de alta simetría del Brillouin por debajo del 0% resp. bajo tensión de compresión uniaxial del 2,6%. Camino M-K-Γ se encuentra dentro del kz = 0 plano invariante en espejo. Los valores propios del espejo + i y - i están indicados por el color rojo frente al azul de la banda de energía correspondiente. Los datos graficados se obtuvieron con PBE + HSE06 funcional.

Datos extendidos Fig. 3 Estructura de bandas de ZrTe.

Estructura de banda de ZrTe calculada a partir de PBE + HSE06 (izquierda) resp. de PBE (derecha) funcional.

Datos extendidos Fig. 4 Comparación de los nodos de la banda principal de ZrTe y MoP.

Estructura de banda y ubicación de puntos nodales de ZrTe y MoP, obtenida con PBE + HSE06 funcional. Los nodos de banda en paneles C y D corresponden a degeneraciones de bandas de energía marcadas con color verde y rojo en los paneles a y B.

Datos extendidos Fig. 5 Estructura de bandas y nodos de bandas principales de TaAs ambientales y con deformación.

Estructura de banda y ubicaciones de los nodos de banda en la primera zona de Brillouin de TaAs aD en condiciones ambientales, y mih con 5% de cepa uniaxial obtenida con PBE funcional. La primera columna muestra la estructura de la banda a lo largo del ΓLínea X Las siguientes tres columnas muestran la ubicación de los nodos de banda en vista tridimensional, vista superior y vista frontal, respectivamente. Los puntos de Weyl con quiralidad +1 y -1 se indican respectivamente con esferas magenta y verde. Las líneas nodales de los TaAs tensados ​​se indican como líneas marrones. La (_ <2> < mathcal> ) -el plano invariante se indica con color cian, mientras que los planos verticales del espejo se muestran en tonos de amarillo.

Datos extendidos Fig. 6 Curvatura de Euler en TaAs.

Curvatura de Euler de un par de puntos de Weyl dentro de (_ <2> < mathcal> ) -plano invariante de TaAs en condiciones ambientales. Para una discusión, vea Métodos.

Datos extendidos Fig. 7 Estructura de bandas de nueve materiales tipo WC obtenidos con PBE funcional.

La estructura nodal correspondiente cerca del punto K en condiciones ambientales se indica en cada panel.