Zeeman coupling and screening corrections to skyrmion excitations in graphene
Notice bibliographique
Résumé
At half-filling of the fourfold degenerate Landau levels $|n|\ensuremath{\ge}1$ in graphene, the ground states are spin-polarized quantum Hall states that support spin skyrmion excitations for $|n|=1,2,3$. Working in the Hartree-Fock approximation, we compute the excitation energy of an unbound spin skyrmion-antiskyrmion excitation as a function of the Zeeman coupling strength for these Landau levels. We find for both the bare and screened Coulomb interactions that the spin skyrmion-antiskyrmion excitation energy is lower than the excitation energy of an unbound spin-$1/2$ electron-hole pair in a finite range of Zeeman coupling in Landau levels $|n|=1,2,3$. This range decreases rapidly for increasing Landau level index and is extremely small for $|n|=3.$ For valley skyrmions, which should be present at $1/4$ and $3/4$ fillings of the Landau levels $|n|=1,2,3$, we show that screening corrections are more important in the latter case. It follows that an unbound valley skyrmion-antiskyrmion excitation has lower energy at $3/4$ filling than at $1/4.$ We compare our results with recent experiments on spin and valley skyrmion excitations in graphene.
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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 | 0,000 | 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 ».