Spin polarization and<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mi>g</mml:mi></mml:math>-factor enhancement in graphene nanoribbons in a magnetic field
Notice bibliographique
Résumé
We provide a systematic quantitative description of spin polarization in armchair and zigzag graphene nanoribbons (GNRs) in a perpendicular magnetic field. We first address spinless electrons within the Hartree approximation, studying the evolution of the magnetoband structure and formation of the compressible strips. We discuss the potential profile and the density distribution near the edges and the difference and similarities between armchair and zigzag edges. Accounting for the Zeeman interaction and describing the spin effects via the Hubbard term, we study the spin-resolved subband structure and relate the spin polarization of the system at hand to the formation of the compressible strips for the case of spinless electrons. At high magnetic field the calculated effective $g$ factor varies around a value of $\ensuremath{\langle}{g}^{*}\ensuremath{\rangle}\ensuremath{\approx}2.25$ for armchair GNRs and $\ensuremath{\langle}{g}^{*}\ensuremath{\rangle}\ensuremath{\approx}3$ for zigzag GNRs. An important finding is that in zigzag GNRs the zero-energy mode remains pinned to the Fermi energy and becomes fully spin polarized for all magnetic fields, which, in turn, leads to a strong spin polarization of the electron density near the zigzag edge. Because of this the effective $g$ factor in zigzag GNRs is strongly enhanced at low fields reaching values up to ${g}^{*}\ensuremath{\approx}30$. This is in contrast to armchair GNRs, where the effective $g$ factor at low field is close to its bare value, $g=2$.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».