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Enregistrement W2889519627 · doi:10.1021/acsnano.8b08884

Superferromagnetism and Domain-Wall Topologies in Artificial “Pinwheel” Spin Ice

2018· article· en· W2889519627 sur OpenAlexafffund
Yue Li, Gary W. Paterson, Gavin M. Macauley, F. S. Nascimento, Ciaran Ferguson, Sophie A. Morley, Mark C. Rosamond, E. H. Linfield, Donald A. MacLaren, Rair Macêdo, C. H. Marrows, S. McVitie, R. L. Stamps

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Condensed Matter Physics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCarnegie Trust for the Universities of ScotlandUniversity of GlasgowEngineering and Physical Sciences Research CouncilChina Scholarship CouncilLeverhulme Trust
Mots-clésSpin iceDomain (mathematical analysis)Network topologyDomain wall (magnetism)Materials scienceCondensed matter physicsSpin (aerodynamics)PhysicsQuantum mechanicsMagnetizationComputer scienceMagnetic fieldMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For over ten years, arrays of interacting single-domain nanomagnets, referred to as artificial spin ices, have been engineered with the aim to study frustration in model spin systems. Here, we use Fresnel imaging to study the reversal process in "pinwheel" artificial spin ice, a modified square ASI structure obtained by rotating each island by some angle about its midpoint. Our results demonstrate that a simple 45° rotation changes the magnetic ordering from antiferromagnetic to ferromagnetic, creating a superferromagnet which exhibits mesoscopic domain growth mediated by domain wall nucleation and coherent domain propagation. We observe several domain-wall configurations, most of which are direct analogues to those seen in continuous ferromagnetic films. However, charged walls also appear due to the geometric constraints of the system. Changing the orientation of the external magnetic field allows control of the nature of the spin reversal with the emergence of either one- or two-dimensional avalanches. This property of pinwheel ASI could be employed to tune devices based on magnetotransport phenomena such as Hall circuits.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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