Also known as Jainendra Jain
индо-американский физик
Top works
via Open Library + Wikidata
5 total works indexed
· 2021 · cited 41,528x
· 2021 · cited 14,341x
Джайнендра Джайн (англ. Jainendra K. Jain) — американский физик-теоретик индийского происхождения. Среднюю школу окончил в Самбхаре, маленьком селе, расположенном на восточном краю пустыни Тхар в Раджастане (Индия). В 1979 году получил степень бакалавра в колледже Джайпура, Индия, в 1981 — степень магистра в Индийском институте технологий (Канпур, Индия). Доктора философии получил в Университете Стони Брук (Нью-Йорк, США) в 1985 под руководством профессора . Постдокторскую работу проводил в университетах Мэриленда и Йеля. Снова вернулся в университет Стони Брук как ассистент-профессор в 1989 году (полномочия продолжались до 1993 года). С 1997 года полный профессор. В 1998 году перешёл в Пенсильванский университет как профессор физики Эрвина Мюллера. Основная специальность — теория конденсированного состояния с акцентом на многочастичном взаимодействии с образованием специфических структур, обусловленных электронными кооперативными явлениями. С конца 80-х ближайшей темой для исследований стал дробный квантовый эффект Холла, который является одним из самых ярких явлений природы, открытых экспериментально в течение последних трех декад. В своих первых публикациях предложил концепцию , которая объединила два явления — целочисленный и дробный квантовый эффект Холла. Поскольку такие элементарные частицы, как протоны и нейтроны, или атомы гелия образуют связанные состояния, поэтому неудивительно, что квазичастицы двумерного электронного газа могут также образовывать нечто подобное. Композитный фермион — это связанное состояние электрона и четного числа квантованных вихрей в многочастичной квантовой волновой функции. Композитные фермионы наблюдаются в многочисленных экспериментах и создают различные явления и состояния помимо «квантового эффекта Холла». Основной теоретический задел за последние 20 лет представлен в монографии «Composite Fermions» (Cambridge University Press, 2007).
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
· 2024 · cited 13,226x
· 2013 · cited 11,740x
via Crossref · CC0
via Wikidata · CC0
Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).