Nonvolatile modulation of electronic structure and correlative magnetism of L10-FePt films using significant strain induced by shape memory substrates
Notice bibliographique
Résumé
Tuning the lattice strain (εL) is a novel approach to manipulate the magnetic, electronic, and transport properties of spintronic materials. Achievable εL in thin film samples induced by traditional ferroelectric or flexible substrates is usually volatile and well below 1%. Such limits in the tuning capability cannot meet the requirements for nonvolatile applications of spintronic materials. This study answers to the challenge of introducing significant amount of elastic strain in deposited thin films so that noticeable tuning of the spintronic characteristics can be realized. Based on subtle elastic strain engineering of depositing L10-FePt films on pre-stretched NiTi(Nb) shape memory alloy substrates, steerable and nonvolatile lattice strain up to 2.18% has been achieved in the L10-FePt films by thermally controlling the shape memory effect of the substrates. Introduced strains at this level significantly modify the electronic density of state, orbital overlap, and spin-orbit coupling (SOC) strength in the FePt film, leading to nonvolatile modulation of magnetic anisotropy and magnetization reversal characteristics. This finding not only opens an efficient avenue for the nonvolatile tuning of SOC based magnetism and spintronic effects, but also helps to clarify the physical nature of pure strain effect.
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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 ».