Умер физик Карл Александр Мюллер

Он был одним из создателей первого высокотемпературного проводника

На 96 году жизни умер швейцарский физик Карл Мюллер, который в 1987 году вместе с Георгом Беднорцем получил Нобелевскую премию за создание первого высокотемпературного сверхпроводника — им стал барий-лантано-медный оксид. Мюллера не стало 9 января 2023 года, сообщается на сайте Цюрихского университета.

Карл Александр Мюллер родился в 1927 году в Базеле, учился в Швейцарском федеральном технологическом институте, где в 1958 году защитил кандидатскую диссертацию, посвященную явлению электронного парамагнитного резонанса. В 1963 году он стал научным сотрудником исследовательской лаборатории корпорации IBM в Цюрихе.

В 1986 году Карл Мюллер вместе со своим бывшим стажером и кандидатом наук Йоханнесом Георгом Беднорцем занялись синтезом сверхпроводников на основе металлических оксидов. До этого считалось, что сверхпроводниками могут быть только металлические соединения, а идею Мюллера о том, что при определенных условиях оксиды могут тоже стать сверхпроводящими, никто не воспринимал всерьез.

В итоге ученые определили, что оксид лантана-бария-меди, который при обычных условиях является плохим проводником, становится сверхпроводящим при охлаждении до 35 кельвинов. Это вещество стало первым известным высокотемпературным сверхпроводником, а за его открытие ученым была в 1987 году присуждена Нобелевская премия по физике.

О том, как современная физика объясняет возникновение сверхпроводимости мы рассказывали в материале «Ниже критической температуры».

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.
Моделирование подтвердило сосуществование двух жидких фаз в переохлажденной воде

Для этого воду охладили до −31 градуса Цельсия под давлением около 3000 атмосфер

С помощью компьютерного моделирования физики подтвердили сосуществование двух жидких фаз разной плотности в сильно охлажденной воде. Для того чтобы свойства воды были максимально похожи на экспериментальные, ученые совместили в симуляциях квантовый подход и машинное обучение. Разработанный алгоритм можно применять для поиска и исследования других веществ, в которых одновременно существуют две жидкие фазы, пишут исследователи в Physical Review Letters.