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Enregistrement W3202531583 · doi:10.1103/physrevlett.130.066701

Magnon Interference Tunneling Spectroscopy as a Probe of 2D Magnetism

2023· article· en· W3202531583 sur OpenAlexaff
Asimpunya Mitra, Alberto Corticelli, Pedro Ribeiro, Paul McClarty

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTopological Materials and Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaDeutsche ForschungsgemeinschaftDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésMagnonCondensed matter physicsQuasiparticleMagnetismQuantum tunnellingSpectroscopyPhysicsImpurityFerromagnetismMagnetInterference (communication)Dispersion (optics)Spin (aerodynamics)Scanning tunneling spectroscopyMaterials scienceQuantum mechanicsSuperconductivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Probing two-dimensional single-layer quantum magnets remains a significant challenge. In this Letter, we propose exploiting tunneling spectroscopy in the presence of magnetic impurities to obtain information about the magnon dispersion relations in analogy to quasiparticle interference in nonmagnetic materials. We show that this technique can be used to establish the dispersion relations even for frustrated magnets, where the presence of an impurity generally leads to a nontrivial spin texture. Finally, we consider the problem of establishing Chern magnon bands in 2D magnets showing how tunable impurities allow one to probe the nature of the surface states.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,699
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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,278 · 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'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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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