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Enregistrement W2584130247 · doi:10.1088/2053-1583/aa598d

Perfect spin and valley polarized quantum transport in twisted SiC nanoribbons

2017· article· en· W2584130247 sur OpenAlexafffund
Xiaohong Zheng, Xiaobin Chen, Lei Zhang, Liantuan Xiao, Suotang Jia, Zhi Zeng, Hong Guo

Notice bibliographique

Revue2D Materials · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésZigzagCondensed matter physicsRibbonGraphene nanoribbonsSpin (aerodynamics)QuantumPhysicsMaterials scienceNanotechnologyQuantum mechanicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The edge magnetism of zigzag SiC nanoribbons in its ground state is half-metallic, but is competed by a non-half-metal state that is energetically extremely close. In this work, we propose and theoretically analyze two-probe transport junctions that overcome this difficulty so that perfect half-metal quantum transport is realized. When two zigzag SiC nanoribbons are connected by a C–Si–C–Si tetramer where the right ribbon is turned by 180° around the transport direction, 100% spin polarization with nearly perfect transmission is obtained due to perfect momentum k -matching across the transport junction. We show such a transport to be independent of the magnetic configurations of the two ribbons. A concomitant property is that 100% valley polarized charge transport is achieved. In principle, the structure of the proposed transport junction turns SiC nanoribbons into a promising, robust, and essentially perfect spin and valley filter.

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 enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,737

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations38
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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