Ultrafast dynamics of ferromagnetic/paramagnetic nanowires in MnAs thin films
Notice bibliographique
Résumé
Thin films of MnAs on GaAs(001) possess a coexisting phase of ferromagnetic and paramagnetic periodic nanostripes between approximately 10 and 40 °C. The periodic stripes reflect an interplay between misfit and elastic strain. The films offer the possibility of using ultrafast laser heating to switch the magnetic properties for possible applications in information technology. Employing 1 kHz, 775 nm, 150 fs pump pulses and time-resolved optical diffraction and second harmonic generation we have time-resolved the dynamics of the magnetic nanowires in 150 and 190 nm thickness films to observe their destruction and regrowth. We find that the strong periodic elastic strain responsible for the periodic magnetic/structural stripes strongly influences the erasure dynamics while heat diffusion in the substrate governs stripe regrowth. From the time resolved diffraction of a 400 nm probe pulse we observe that erasure of the stripes occurs on a 5 ns time scale with the evolving periodic strain field leading to oscillation of the domains at shorter times. Regrowth of the periodic domains can take up to microseconds, depending on the initial temperature of the film. Hence we observe the dynamics over 7 orders of magnitude in time [1]. Specular second harmonic generation provides complementary information by monitoring the spatially averaged value of the surface strain field. In the periodic phase the strain field collapses in about 100 ps following the pump pulse, too long a time to explain using equilibrium thermodynamics concepts, and likely related to non-equilibrium latent heat dynamics. The surface strain recovers on a 1 ns time scale [2]. Our work reveals that strain-induced magnetic domains in thin films cannot be erased in less than 100's of ps and that the recovery of the domains, determined by heat diffusion, takes several microseconds. This imposes limitations on the applications of optical switching of magnetic domains for information technology applications.
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 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) | 0,001 | 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 ».