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Enregistrement W1964030952 · doi:10.1063/1.3123204

Real space first-principles derived semiempirical pseudopotentials applied to tunneling magnetoresistance

2009· article· en· W1964030952 sur OpenAlexaff
Kirk H. Bevan, Tony Low, Hong Guo

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPseudopotentialTransferabilityDensity functional theoryHeterojunctionQuantum tunnellingSpace (punctuation)Condensed matter physicsInterface (matter)ChemistryDensity of statesTight bindingElectronic structureMolecular physicsMaterials scienceComputational chemistryPhysicsPhysical chemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a real space density functional theory localized basis set semiempirical pseudopotential (SEP) approach. The method is applied to iron and magnesium oxide, where bulk SEP and local spin density approximation band structure calculations are shown to agree within approximately 0.1 eV. Subsequently we investigate the qualitative transferability of bulk derived SEPs to Fe/MgO/Fe tunnel junctions. We find that the SEP method is particularly well suited to address the tight binding transferability problem because the transferability error at the interface can be characterized not only in orbital space (via the interface local density of states) but also in real space (via the system potential). To achieve a quantitative parameterization, we introduce the notion of ghost SEPs extracted from the first-principles calculated Fe/MgO bonding interface. Such interface corrections are shown to be particularly necessary for barrier widths in the range of 1 nm, where interface states on opposite sides of the barrier couple effectively and play an important role in the transmission characteristics. In general the results underscore the need for separate tight binding interface and bulk parameter sets when modeling conduction through thin heterojunctions on the nanoscale.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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