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Enregistrement W2963513601 · doi:10.1088/1367-2630/13/5/053043

Controlling local moment formation and local moment interactions in bilayer graphene

2011· article· en· W2963513601 sur OpenAlexaff
Matthew Killi, Dariush Heidarian, Arun Paramekanti

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum and electron transport phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCondensed matter physicsBilayer grapheneElectronElectric fieldPhase diagramBilayerImpurityPhysicsGraphenePhase (matter)ChemistryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study local moment formation for adatoms on bilayer graphene (BLG) within a mean-field theory of the Anderson impurity model. The wavefunctions of the BLG electrons induce strong particle–hole asymmetry and band dependence of the hybridization, which is shown to result in unusual features in the impurity model phase diagram. We also study the effect of varying the chemical potential, as well as varying an electric field perpendicular to the bilayer; the latter modifies the density of states of electrons in BLG and, more significantly, shifts the impurity energy. We show that this leads to regimes in the impurity phase diagram where local moments can be turned on or off by applying modest external electric fields. Finally, we show that the RKKY interaction between local moments can be varied by tuning the chemical potential (as has also been suggested in monolayer graphene) or, more interestingly, by tuning the electric field so that it induces changes in the band structure of BLG.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,402

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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