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Enregistrement W2568159951 · doi:10.1063/1.4974017

Non-monotonic probability of thermal reversal in thin-film biaxial nanomagnets with small energy barriers

2017· article· en· W2568159951 sur OpenAlexfundno aff
Nickvash Kani, Azad Naeemi, Shaloo Rakheja

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityIstituto Nazionale di Ricerca MetrologicaCentre National de la Recherche ScientifiqueSemiconductor Research Corporation
Mots-clésNanomagnetCondensed matter physicsMagnetizationAnisotropy energyMagnetic anisotropyMaterials scienceAnisotropySpintronicsThermal fluctuationsPhysicsMagnetic fieldFerromagnetismOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this paper is to investigate the short time-scale, thermally-induced probability of magnetization reversal for an biaxial nanomagnet that is characterized with a biaxial magnetic anisotropy. For the first time, we clearly show that for a given energy barrier of the nanomagnet, the magnetization reversal probability of an biaxial nanomagnet exhibits a non-monotonic dependence on its saturation magnetization. Specifically, there are two reasons for this non-monotonic behavior in rectangular thin-film nanomagnets that have a large perpendicular magnetic anisotropy. First, a large perpendicular anisotropy lowers the precessional period of the magnetization making it more likely to precess across the x^=0 plane if the magnetization energy exceeds the energy barrier. Second, the thermal-field torque at a particular energy increases as the magnitude of the perpendicular anisotropy increases during the magnetization precession. This non-monotonic behavior is most noticeable when analyzing the magnetization reversals on time-scales up to several tens of ns. In light of the several proposals of spintronic devices that require data retention on time-scales up to 10’s of ns, understanding the probability of magnetization reversal on the short time-scales is important. As such, the results presented in this paper will be helpful in quantifying the reliability and noise sensitivity of spintronic devices in which thermal noise is inevitably present.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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