研究課題
通常のCBED法の代わりに大角度CBED (LACBED) 法を使用することで、静電ポテンシャル・電子密度分布解析の空間分解能が大きく向上することを、スピネル酸化物FeCr2O4の軌道秩序相を用いて示した。一方、LACBED法では通常のCBED法に比べて多重散乱計算時間が増大する難点があったが、Deep neural networkを用いた機械学習を利用することで、LACBED図形強度計算を大幅に短縮できることを示した。BaTiO3正方晶強誘電相試料に電場印加を行いつつSTEM-CBED観察を行い、電場反転に伴って、メゾスコピックスケールの正方晶ドメインの反転に加えて、ナノドメイン構造の複雑な変化を観測することに成功した。このナノドメイン構造を３次元的に詳細に解明するため、われわれの開発してきたCBED回折強度解析プログラムMBFITに、Scattering matrix法による動力学回折強度計算を実装し、BaTiO3の3次元ナノドメイン構造モデルについて検討した。また、新たな秩序状態として注目されている強軸性 (ferroaxial) 結晶NiTiO3にSTEM-CBED法を適用し、強軸分域 (ferroaxial domain) を可視化することに成功した。零次ラウエ帯反射CBED図形ではドメインの判別が全くつかないが、高次ラウエ帯反射CBED図形では異なるドメインで異なる強度分布を示し、高次ラウエ帯反射の強度分布からferroaxial domainが明瞭に可視化できることを示した。KTaO3の量子常誘電相およびKNbO3強誘電相にCBED法を適用して静電ポテンシャル・電子密度分布解析を行い、構造相転移の起源について検討した。また、定量解析に用いるCBEDデータの傾斜条件と低次結晶構造因子の解析精度との関係について検討した。
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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