An effective method to probe local magnetostatic properties in a nanometric FePd antidot array
Notice bibliographique
Résumé
A simple method to quantitatively characterize the local magnetic behaviour of a patterned nanostructure, like a ferromagnetic thin film of antidot arrays, is proposed. The first-order reversal curve (FORC) analysis, coupled with simulations using physically meaningful hysterons, allows us to obtain a quantitative and physically related description of the interaction field and each magnetization reversal process. The hysterons system is built from previously known hypotheses on the magnetic behaviour of the sample. This method was successfully applied to a highly hexagonal ordered FePd antidot array with nanometric dimensions. We achieved a complete characterization of the two different magnetization reversal mechanisms in function of the in-plane applied field angle. For a narrow range of high fields, the magnetization initiates rotating reversibly around the pores, while at lower fields, domain walls are nucleated and propagated. This in-plane magnetization reversal mechanism, partly reversible and partly irreversible, is the only angularly dependent one. While going away from the easy axis, its reversible proportion increases, as well as its switching field distribution. Finally, the results indicate that the high surface roughness between adjacent holes of the antidot thin film induces a parallel interaction field. The proposed method demonstrates its ability also to be applied to characterizing patterned nanostructures with rather complex magnetization reversal processes.
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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 | 0,001 | 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 ».