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Enregistrement W2033928142 · doi:10.1063/1.3275886

The effect of impurities on spin-polarized Zeeman bound states in dilute magnetic semiconductor-superconductor hybrids

2010· article· en· W2033928142 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhysics of Superconductivity and Magnetism
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZeeman effectBound stateImpurityMagnetic fieldScatteringMagnetic impurityMagnetic semiconductorZeeman energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the effect of single and multiple impurities on the Zeeman-localized, spin-polarized bound states in dilute magnetic semiconductor hybrid system. Such bound states appear whenever a dilute magnetic semiconductor showing giant Zeeman effect is exposed to an external magnetic field showing nanoscale inhomogeneity. We consider the specific example of a superconductor-dilute magnetic semiconductor hybrid, calculate the energy spectrum and the wave functions of the bound states in the presence of a single impurity, and monitor the evolution of the bound state as a function of the impurity strength and impurity location with respect to the center of the Zeeman trapping potential. Our results have important experimental implications as they predict robust spin textures even for ideal samples. We find that for all realistic impurity strengths the Zeeman bound state survives the presence of the impurity. We also investigate the effect of a large number of impurities and perform ensemble averages with respect to the impurity locations. We find that the spin-polarized Zeeman bound states are very robust, and they remain bound to the external field inhomogeneity throughout the experimentally relevant region of impurity concentration and scattering strength.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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