Exchange bias in a nanocrystalline hematite/permalloy thin film investigated with polarized neutron reflectometry
Notice bibliographique
Résumé
We investigated a hematite $\ensuremath{\alpha}$-Fe${}_{2}$O${}_{3}$/permalloy Ni${}_{80}$Fe${}_{20}$ bilayer film where the antiferromagnetic layer consisted of small hematite grains in the 2 to 16 nm range. A pronounced exchange bias effect occurred below the blocking temperature of 40 K. The magnitude of exchange bias was enhanced relative to reports for identical compounds in large grain, epitaxial films. However, the blocking temperature was dramatically reduced. As the N\'eel temperature of bulk $\ensuremath{\alpha}$-Fe${}_{2}$O${}_{3}$ is known to be very high (860 K), we attribute the low-temperature onset of exchange bias to the well-known finite-size effect which suppresses the Morin transition for nanostructured hematite. Polarized neutron reflectometry was used to place an upper limit on the concentration and length scale of a layer of uncompensated moments at the antiferromagnetic interface. The data were found to be consistent with an induced magnetic region at the antiferromagnetic interface of 0.5--1.0 ${\ensuremath{\mu}}_{B}$ per Fe atom within a depth of 1--2 nm. The field dependence of the neutron spin-flip signal and spin asymmetry was analyzed in the biased state, and the first and second magnetic reversal were found to occur by asymmetric mechanisms. For the fully trained permalloy loop, reversal occurred symmetrically at both coercive fields by an in-plane spin rotation of ferromagnetic domains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».