Jove
Visualize
Contáctanos

Videos de Conceptos Relacionados

Quantum Numbers02:43

Quantum Numbers

49.5K
It is said that the energy of an electron in an atom is quantized; that is, it can be equal only to certain specific values and can jump from one energy level to another but not transition smoothly or stay between these levels.
49.5K
The Quantum-Mechanical Model of an Atom02:45

The Quantum-Mechanical Model of an Atom

56.8K
Shortly after de Broglie published his ideas that the electron in a hydrogen atom could be better thought of as being a circular standing wave instead of a particle moving in quantized circular orbits, Erwin Schrödinger extended de Broglie’s work by deriving what is now known as the Schrödinger equation. When Schrödinger applied his equation to hydrogen-like atoms, he was able to reproduce Bohr’s expression for the energy and, thus, the Rydberg formula governing hydrogen spectra.
56.8K
Classifying Matter by State02:49

Classifying Matter by State

102.8K
Chemistry is the study of matter and the changes it undergoes. Matter is anything that has mass and occupies space. Matter is all around us; the air, water, soil, mountains, even our bodies are all examples of matter. Matter is divided into three states — solid, liquid, and gas — that are commonly found on earth. The fourth state of matter, plasma, occurs naturally in the interiors of stars. 
102.8K
Electron Affinity03:07

Electron Affinity

43.1K
The electron affinity (EA) is the energy change for adding an electron to a gaseous atom to form an anion (negative ion).
43.1K
Classifying Matter by Composition03:35

Classifying Matter by Composition

89.9K
Matter: Pure Substances and Mixtures
According to its composition, the matter can be classified into two broad categories — pure substances and mixtures. 
A pure substance is a form of matter that has a constant composition throughout with uniform properties. For example, any sample of sucrose has the same composition and same physical properties, such as melting point, color, and sweetness, regardless of the source from which it is isolated. 
A mixture is composed of two or...
89.9K
Physical and Chemical Properties of Matter02:57

Physical and Chemical Properties of Matter

165.7K
The characteristics that enable us to distinguish one substance from another are called properties.
165.7K

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

Discovery of dynamical heterogeneity in a supercooled magnetic monopole fluid.

Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America·2026
Same author

Visualizing the Odd-Parity Superconducting Order Parameter and Its Quasiparticle Surface Band in UTe<sub>2</sub>.

Journal of low temperature physics·2026
Same author

Expert evaluation of LLM world models: A high-T<sub><i>c</i></sub> superconductivity case study.

Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America·2026
Same author

Learning to decode logical circuits.

Nature computational science·2025
Same author

Signatures of quantum spin liquid state and unconventional transport in thin film TbInO<sub>3</sub>.

Nature communications·2025
Same author

Odd-parity quasiparticle interference in the superconductive surface state of UTe<sub>2</sub>.

Nature physics·2025
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Video Experimental Relacionado

Updated: Jan 23, 2026

Scalable Quantum Integrated Circuits on Superconducting Two-Dimensional Electron Gas Platform
05:39

Scalable Quantum Integrated Circuits on Superconducting Two-Dimensional Electron Gas Platform

Published on: August 2, 2019

10.3K

Aprendizaje automático en experimentos de imágenes electrónicas de materia cuántica

Yi Zhang1, A Mesaros1,2, K Fujita3

  • 1Department of Physics, Cornell University, Ithaca, NY, USA.

Nature
|June 21, 2019
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

El aprendizaje automático (ML) analiza imágenes complejas de materia cuántica electrónica (EQM). Las ANN descubren un estado periódico oculto de cuatro células unitarias y un estado EQM nemático coincidente en aislantes Mott de óxido de cobre.

Más Videos Relacionados

Correlative Light- and Electron Microscopy Using Quantum Dot Nanoparticles
11:16

Correlative Light- and Electron Microscopy Using Quantum Dot Nanoparticles

Published on: August 7, 2016

10.2K
Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma
04:09

Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma

Published on: October 10, 2018

8.7K

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: Jan 23, 2026

Scalable Quantum Integrated Circuits on Superconducting Two-Dimensional Electron Gas Platform
05:39

Scalable Quantum Integrated Circuits on Superconducting Two-Dimensional Electron Gas Platform

Published on: August 2, 2019

10.3K
Correlative Light- and Electron Microscopy Using Quantum Dot Nanoparticles
11:16

Correlative Light- and Electron Microscopy Using Quantum Dot Nanoparticles

Published on: August 7, 2016

10.2K
Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma
04:09

Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma

Published on: October 10, 2018

8.7K

Área de la Ciencia:

  • Física de la materia condensada
  • Ciencias de los materiales
  • Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

  • Los métodos científicos tradicionales luchan con conjuntos de datos grandes y complejos de instrumentación automatizada.
  • El aprendizaje automático (ML) ha demostrado éxito en el análisis de datos sintéticos para la materia cuántica electrónica (EQM).
  • La aplicación de ML a los datos experimentales de EQM, como las imágenes a escala atómica, presenta una nueva frontera.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar y entrenar redes neuronales artificiales (ANN) capaces de reconocer el orden oculto en matrices de imágenes EQM.
  • Para analizar los datos de imagen EQM experimentales de los aislantes Mott de óxido de cobre dopados con soporte utilizando estos ANN.
  • Identificar nuevos estados electrónicos dentro de datos experimentales complejos y ruidosos.

Principales métodos:

  • Desarrollo y formación de un conjunto de redes neuronales artificiales (ANN).
  • Análisis de matrices de imágenes EQM derivadas experimentalmente utilizando las ANN entrenadas.
  • Utilizando datos de visualización a escala atómica de la materia cuántica electrónica.

Principales resultados:

  • Los ANN identificaron con éxito el orden oculto dentro de los datos de imagen EQM experimentales complejos y ruidosos.
  • Descubrimiento de un estado EQM periódico de cuatro unidades de celda proporcional a la celda y que rompe la simetría traslacional.
  • Identificación de un estado nemático unidireccional coincidente del EQM.

Conclusiones:

  • ML, específicamente ANNs, puede analizar efectivamente datos complejos de EQM experimentales para descubrir estados ocultos.
  • Los estados descubiertos en los aislantes de óxido de cobre Mott se alinean con las teorías de acoplamiento fuerte de cristales líquidos electrónicos.
  • Este enfoque ofrece una nueva y poderosa metodología para el descubrimiento científico en campos ricos en datos.