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Enregistrement W3102298103

Microscopic aspects of magnetic lattice demagnetizing factors

2017· article· en· W3102298103 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUCL Discovery (University College London) · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Condensed Matter Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetStiftelsen Olle Engkvist ByggmästareGovernment of Canada
Mots-clésMaterials scienceCondensed matter physicsDemagnetizing fieldLattice (music)MagnetizationMagnetic field
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The demagnetizing factor N is of both conceptual interest and practical importance. Considering localized magnetic moments on a lattice, we show that for nonellipsoidal samples, N depends on the spin dimensionality (Ising, XY, or Heisenberg) and orientation, as well as the sample shape and susceptibility. The generality of this result is demonstrated by means of a recursive analytic calculation as well as detailed Monte Carlo simulations of realistic model spin Hamiltonians. As an important check and application, we also make an accurate experimental determination of N for a representative collective paramagnet (i.e., the Dy_2Ti_2O_7 spin ice
\ncompound) and show that the temperature dependence of the experimentally determined N agrees closely with our theoretical calculations. Our conclusion is that the well-established practice of approximating the true sample shape with “corresponding ellipsoids” for systems with long-range interactions will in many cases overlook
\nimportant effects stemming from the microscopic aspects of the system under consideration.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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