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Enregistrement W2144314905 · doi:10.1109/tmag.2005.855289

Interaction effect on switching behaviors of paired "Pac-Man" array

2005· article· en· W2144314905 sur OpenAlexaff
H. Han, Yang‐Ki Hong, M.H. Park, B. C. Choi, S. H. Gee, J. Jabal, Gavin S. Abo, Andrew Lyle, Byron Wong, G.W. Donohoe

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Magnetics · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhysics of Superconductivity and Magnetism
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoercivityPermalloyFace (sociological concept)Materials scienceVortexHysteresisMiniaturizationCondensed matter physicsComputer sciencePhysicsMagnetic fieldNanotechnologyMagnetizationMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interactions between neighboring cells become increasingly important due to the miniaturization of magnetoelectronic devices. This paper studies the effect of magnetic interaction on the switching behaviors in two different configurations of paired Pac-man shape Permalloy elements: back-to-back and face-to-face configurations. From as-patterned state MFM images, it is observed that the face-to-face configuration is prone to form either two single domains with an antiferromagnetic configuration, one single domain with one vortex or a double vortex configuration. MOKE hysteresis loops show that the coercivity for the face-to-face configuration is smaller than the back-to-back configuration. These experimental results indicate that the back-to-back configuration has weaker interaction between the two Pac-man elements than the face-to-face configuration. We further varied the aspect ratio of Pac-man elements in the pair arrays to tune the magnetic interaction. It was found that the coercivity of pair array increased with the higher cell aspect ratio. Micromagnetic simulation was also performed to simulate the switching process for the two different configurations. Overall, the back-to-back configuration is recommended for applications that demands less inter-cell interactions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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