MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2014013311 · doi:10.1103/physrevb.85.235460

Broken symmetry<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mrow><mml:mi>ν</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn>0</mml:mn></mml:mrow></mml:math>quantum Hall states in bilayer graphene: Landau level mixing and dynamical screening

2012· article· lv· W2014013311 sur OpenAlexaff
É. V. Gorbar, V. P. Gusynin, V. A. Miransky, I. A. Shovkovy

Notice bibliographique

RevuePhysical Review B · 2012
Typearticle
Languelv
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsCoulombElectric fieldCondensed matter physicsGround stateEnergy (signal processing)QuasiparticleAtomic physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For bilayer graphene in a magnetic field at the neutral point, we derive and solve a full set of gap equations including all Landau levels and taking into account the dynamically screened Coulomb interaction. There are two types of the solutions for the filling factor $\ensuremath{\nu}=0$: (i) a spin-polarized type solution, which is the ground state at small values of perpendicular electric field ${E}_{\ensuremath{\perp}}$, and (ii) a layer-polarized solution, which is the ground state at large values of ${E}_{\ensuremath{\perp}}$. The critical value of ${E}_{\ensuremath{\perp}}$ that determines the transition point is a linear function of the magnetic field, i.e., ${E}_{\ensuremath{\perp},\mathrm{cr}}={E}_{\ensuremath{\perp}}^{\mathrm{off}}+aB$, where ${E}_{\ensuremath{\perp}}^{\mathrm{off}}$ is the offset electric field and $a$ is the slope. The offset electric field and energy gaps substantially increase with the inclusion of dynamical screening compared to the case of static screening. The obtained values for the offset and the energy gaps are comparable with experimental ones. The interaction with dynamical screening can be strong enough for reordering the levels in the quasiparticle spectrum (the $n=2$ Landau level sinks below the $n=0$ and $n=1$ ones).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,008

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations41
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical Review BMême sujetGraphene research and applicationsTravaux en français237 207