Improvement of valley splitting and valley injection efficiency for graphene/ferromagnet heterostructure*
Notice bibliographique
Résumé
The valley splitting has been realized in the graphene/Ni heterostructure with the splitting value of 14 meV, and the obtained valley injecting efficiency from the heterostructure into graphene was 6.18% [Phys. Rev. B 92 115404 (2015)]. In this paper, we report a way to improve the valley splitting and the valley injecting efficiency of the graphene/Ni heterostructure. By intercalating an Au monolayer between the graphene and the Ni, the split can be increased up to 50 meV. However, the valley injecting efficiency is not improved because the splitted valley area of graphene moves away from the Fermi level. Then, we mend the deviation by covering a monolayer of Cu on the graphene. As a result, the valley injecting efficiency of the Cu/graphene/Au/Ni heterostructure reaches 10%, which is more than 60% improvement compared to the simple graphene/Ni heterostructure. Then we theoretically design a valley-injection device based on the Cu/graphene/Au/Ni heterostructure and demonstrate that the valley injection can be easily switched solely by changing the magnetization direction of Ni, which can be used to generate and control the valley-polarized current.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».