Formación de defectostopológicos en la transición de fase de manganitas hexagonales

Laburpena

We investigate the process of vortex formation in hexagonal manganites after a second-order thermic phase transition with global symmetry. We build a model for a two-component scalar field which introduces thermal fluctuations through a stochastic Langevin term in the equations of motion. In contrast with other similar approaches, in our model the temperature only appears explicitly in the amplitude of the stochastic term, while the value of the coefficient of the mass term is effectively renormalized. We perform numeric simulations for different quench scenarios. In our analysis, we distinguish and describe three different dynamical regimes in the process of vortex formation, each with a characteristic time. We identify one of such times –the time at which the complex phase is relaxed– as the proper time to measure the density of primordial vortices, which we use to test the Kibble-Zurek mechanism predictions. Este trabajo investiga el proceso de formación de vórtices en manganitas hexagonales tras una transición de fase térmica de segundo orden con una simetría global. Construimos un modelo para un campo escalar de dos componentes que introduce fluctuaciones térmicas a través de un término estocástico de Langevin en las ecuaciones de movimiento. Al contrario de lo que sucede en otras prescripciones similares, en nuestro modelo la temperatura sólo aparece explícitamente en la amplitud del término estocástico, mientras que se deja que el valor del coeficiente del término de masa se renormalice. Efecutamos simulaciones numéricas para diferentes formas de enfriar el sistema. En nuestro análisis, distinguimos y describimos tres diferentes regímenes dinámicos en el proceso de formación de vórtices, cada uno con un tiempo característico. Identificamos uno de estos tiempos –el tiempo en el cual la fase compleja del campo se relaja– como el tiempo adecuado para mediar la densidad de vórtices primigenios que permite poner a prueba las predicciones del mecanismo de Kibble-Zurek.