Nano-resolution Reconstruction of Magnetic Fields near a Magnetic Probe Using a Thin-film Magnetic Sensor
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a nano-resolution measurement of magnetic fields near a magnetic probe using a thin-film magnetic sensor. The measurement method consists of a process, where the thin-film magnetic sensor is scanned over the sample, followed by a deconvolution scheme. In the scanning process, the thin-film magnetic sensor is scanned over the sample perpendicularly to the sensor. The sample is rotated horizontally under the sensor so that data measurements are obtained at different angles and positions. The deconvolution can be performed using existing methods, which are common in the field of computed tomography. An experiment was performed to verify the technique's capability of measuring a magnetic field using the thin-film magnetic sensor. Magnetic force microscopes are widely used for measuring magnetic fields. However, the magnetic field from the magnetic probe affects the magnetization of the sample when the sample's magnetization is small. Thin-film magnetic sensors do not have a magnetic field. Therefore the presented technique can measure small magnetic fields even from very sensitive magnetic samples. Currently, thin-film magnetic sensors are used as reading heads in hard drive disks (HDD). Types of heads used are thin-film inductive heads, anisotropic magnetoresistive (AMR) heads, and giant magnetoresistive (GMR) heads. Nowadays, the film thickness of the GMR head, which is most commonly used as the reading head in HDD, is less than 10nm. Previously, the resolution of the measurement was limited by the width of the sensor (ie. 100nm) which is always greater than the thickness. However, the new technique has the same resolution as the film thickness (ie. 10nm). The measurement techniques used in the HDD industry can be applied to our measurement method.
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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 | 0,000 |
| 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 ».