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Enregistrement W3184345541 · doi:10.1103/physrevb.102.235426

Berry curvature, orbital magnetization, and Nernst effect in biased bilayer <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mi mathvariant="normal">W</mml:mi><mml:msub><mml:mi>Se</mml:mi><mml:mn>2</mml:mn></mml:msub></mml:mrow></mml:math>

2020· article· lv· W3184345541 sur OpenAlexaff
Vassilios Vargiamidis, P. Vasilopoulos, M. Tahir, Neophytos Neophytou

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2020
Typearticle
Languelv
DomaineMaterials Science
Thématique2D Materials and Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesHorizon 2020
Mots-clésBerry connection and curvatureNernst effectNernst equationCondensed matter physicsMagnetizationPhysicsCurvatureElectric fieldOrbital magnetizationBilayerMagnetic fieldQuantum mechanicsGeometric phaseGeometryChemistryMathematicsMagnetic anisotropyElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A valley-contrasting Berry curvature in bilayer transition metal dichalcogenides with spin-orbit coupling can generate valley magnetization when the inversion symmetry is broken, for example, by an electric field, regardless of time-reversal symmetry. A nontrivial Berry curvature can also lead to anomalous transport responses, such as the anomalous Hall effect and the anomalous Nernst effect. Applied to a bilayer $\mathrm{W}{\mathrm{Se}}_{2}$, an electric field can tune the Berry curvature and orbital magnetic moment, which has important consequences for the orbital magnetization and the anomalous Nernst responses. The orbital magnetization and its two contributions, one due to the magnetic moment and one due to the Berry curvature, are calculated and interpreted in terms of opposite circulating currents of the bands in the two layers. The valley anomalous Nernst coefficient and spin Nernst coefficient are also calculated. We find that a finite electric field leads to peaks and dips in the Nernst responses that have the signs of the Berry curvatures of the bands and are proportional to their magnitudes; it also enhances the valley Nernst responses. These experimentally verifiable findings may be promising for caloritronic applications.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0870,005

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,263 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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