MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3120607848 · doi:10.1063/5.0031425

Orientation control of optical mode ferromagnetic resonance: From uniaxial to omni-directional

2021· article· en· W3120607848 sur OpenAlexafffund
Yicong Huang, Shouheng Zhang, Tao Sang, Guoxia Zhao, Zhejun Jin, W. Zong, Xia Wang, Jie Xu, Derang Cao, Shandong Li

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFerromagnetic resonanceMaterials scienceAnisotropyMagnetic anisotropyCondensed matter physicsIsotropyFerromagnetismResonance (particle physics)Coupling (piping)MicrowaveMagnetic fieldOpticsNuclear magnetic resonancePhysicsMagnetizationComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both high ferromagnetic resonance frequency (fr) and homogeneous angular performance are important for soft magnetic films to be used in high-frequency integrated circuit devices. However, high fr are obtainable only along the easy axis direction of the magnetic anisotropic materials. In uniaxially anisotropic FeCoB/Ru/FeCoB films, we could obtain an ultrahigh optical mode ferromagnetic resonance frequency (frO) up to 19.16 GHz along the easy axis under a self-bias field due to the enhancement from strong interlayer exchange coupling. However, the uniaxial intensity distribution of optical mode resonance seriously hinders the practical application in microwave components. In order to obtain the desired homogeneous angular performance, soft magnetic films with widely distributed magnetic anisotropy directions in the films were prepared and a nearly omni-directional frO with uniform values around 13.5 GHz was achieved. This study demonstrates that controlling the magnetic anisotropy's angular distribution is an effective way to obtain isotropic, self-bias magnetic films with ultrahigh fr.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,759

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)0,0010,000

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 GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Physics LettersMême sujetMagnetic properties of thin filmsTravaux en français237 207