Reversible and Nonvolatile Modulations of Magnetization Switching Characteristic and Domain Configuration in L1<sub>0</sub>-FePt Films via Nonelectrically Controlled Strain Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Reversible and nonvolatile modulation of magnetization switching characteristic in ferromagnetic materials is crucial in developing spintronic devices with low power consumption. It is recently discovered that strain engineering can be an active and effective approach in tuning the magnetic/transport properties of thin films. The primary method in strain modulation is via the converse piezoelectric effect of ferroelectrics, which is usually volatile due to the reliance of the required electric field. Also the maximum amount of deformation in ferroelectrics is usually limited to be less than 1%, and the corresponding magnetoelastic strain energy introduced to ferromagnetic films is on the order of 10(4) J/m(3), not enough to overcome magnetocrystalline anisotropy energy (Ku) in many materials. Different from using conventional strain inducing substrates, this paper reports on the significantly large, reversible, and nonvolatile lattice strain in the L10-FePt films (up to 2.18%) using nonelectrically controlled shape memory alloy substrates. Introduced lattice strain can be large enough to effectively affect domain structure and magnetic reversal in FePt. A noticeable decrease of coercivity field by 80% is observed. Moreover, the coercivity field tunability using such substrates is nonvolatile at room temperature and is also reversible due to the characteristics of the shape memory effect. This finding provides an efficient avenue for developing strain assisted spintronic devices such as logic memory device, magnetoresistive random-access memory, and memristor.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».