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Enregistrement W2565359057 · doi:10.5539/apr.v9n1p77

The Effects of Pressure and Temperature on the Magnetic Susceptibility of Semiconductor Quantum Dot in A Magnetic Field

2017· article· en· W2565359057 sur OpenAlexvenueno aff
Faten Bzour, Mohammad K. Elsaid, Ayham Shaer

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor Quantum Structures and Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum dotCondensed matter physicsHydrostatic pressureMagnetic fieldHamiltonian (control theory)PhysicsGround stateMagnetizationSpectral lineMagnetic pressureElectronMagnetic susceptibilityMaterials scienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we present a theoretical study of the magnetic susceptibility (x of two-electron GaAs parabolic quantum dot (QD) under the combined effects of external pressure, temperature and magnetic field. We used the exact diagonalization method to obtain the eigenenergies by solving the two electron quantum dot Hamiltonian taking into account the dependence of the effective mass and dielectric constant on the hydrostatic pressure and temperature. The pressure and temperature show significant effects on the calculated QD spectra. Next, we investigate the behavior of the magnetization of a quantum dot as a function of external pressure, temperature, confining frequency and magnetic field. The singlet-triplet transitions in the ground state of the quantum dot spectra and the corresponding jumps in the magnetic susceptibility spectra have been shown. The comparison shows that our results are in very good agreement with the reported works.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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