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Enregistrement W2614173390 · doi:10.3390/sym9100225

Magnetic Transport in Spin Antiferromagnets for Spintronics Applications

2017· article· en· W2614173390 sur OpenAlexaff
Mohamed Azzouz

Notice bibliographique

RevueSymmetry · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhysics of Superconductivity and Magnetism
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpintronicsCondensed matter physicsPhysicsMagnetismMagnetic fieldMagnetic dipoleFermionQuantum mechanicsFerromagnetism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Had magnetic monopoles been ubiquitous as electrons are, we would probably have had a different form of matter, and power plants based on currents of these magnetic charges would have been a familiar scene of modern technology. Magnetic dipoles do exist, however, and in principle one could wonder if we can use them to generate magnetic currents. In the present work, we address the issue of generating magnetic currents and magnetic thermal currents in electrically-insulating low-dimensional Heisenberg antiferromagnets by invoking the (broken) electricity-magnetism duality symmetry. The ground state of these materials is a spin-liquid state that can be described well via the Jordan–Wigner fermions, which permit an easy definition of the magnetic particle and thermal currents. The magnetic and magnetic thermal conductivities are calculated in the present work using the bond–mean field theory. The spin-liquid states in these antiferromagnets are either gapless or gapped liquids of spinless fermions whose flow defines a current just as the one defined for electrons in a Fermi liquid. The driving force for the magnetic current is a magnetic field with a gradient along the magnetic conductor. We predict the generation of a magneto-motive force and realization of magnetic circuits using low-dimensional Heisenberg antiferromagnets. The present work is also about claiming that what the experiments in spintronics attempt to do is trying to treat the magnetic degrees of freedoms on the same footing as the electronic ones.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,622

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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