Chemical ordering phenomena in nanostructured FePt: Monte Carlo simulations
Notice bibliographique
Résumé
Free-surface-induced L10 chemical long-range ordering phenomena in a nanolayer, a nanowire and a cubic nanoparticle of FePt were studied by means of Monte Carlo simulations. The system was modeled with nearest-neighbor and next-nearest-neighbor interatomic pair interactions deduced from ab initio calculations. The generated samples, the dimensionality of which was determined by appropriate periodic boundary conditions imposed upon the generated supercells, were initially either perfectly ordered in the c-variant L10 superstructure ((001)-oriented monatomic planes), or completely disordered in the fcc crystalline structure. Vacancy-mediated creation of equilibrium atomic configurations was modelled by relaxing the systems at temperatures below the 'order-disorder' transition point using the Glauber algorithm implemented with the vacancy mechanism of atomic migration. The (100)-type-surface-induced heterogeneous nucleation of L10-order domains was observed and quantified by means of an original parameterization enabling selective determination of volume fractions of particular L10-variants. Due to the specific competition between the three kinds of (100)-type free surfaces, the initial c-L10 variant long-range order appeared to be the most stable in the cubic nanoparticle. The initially disordered samples were transformed by the creation of a specific L10 domain structure with a mosaic of particular L10-variant domains at the surfaces and almost homogeneous long-range order in the inner volume. The analysis of correlation effects revealed that chemical ordering was initiated at the free surfaces.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».