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Enregistrement W2921976746 · doi:10.1103/physrevb.99.195309

Role of excited states in the dynamics of excitons and their spins in diluted magnetic semiconductors

2019· article· en· W2921976746 sur OpenAlexaff
F. Ungar, Moritz Cygorek, V. M. Axt

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor Quantum Structures and Devices
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésExcitonExcited statePhysicsZeeman effectBiexcitonCondensed matter physicsMagnetic fieldGround stateSpin (aerodynamics)Atomic physicsSpinsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We theoretically investigate the impact of excited states on the dynamics of the exciton ground state in diluted magnetic semiconductor quantum wells. Exploiting the giant Zeeman shift in these materials, an external magnetic field is used to bring transitions between the exciton ground state and excited states close to resonance. It turns out that, when treating the exciton dynamics in terms of a quantum kinetic theory beyond the Markov approximation, higher exciton states are populated already well below the critical magnetic field required to bring the exciton ground state in resonance to an excited state. This behavior is explained by exciton-impurity correlations that can bridge energy differences on the order of a few meV and require a quantum kinetic description beyond the independent-particle picture. Of particular interest is the significant spin transfer toward states on the optically dark $2p$ exciton parabola which are protected against radiative decay.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,295 · 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.

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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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