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Enregistrement W4210703096 · doi:10.1103/physrevb.104.235156

Skyrmion-driven topological Hall effect in a Shastry-Sutherland magnet

2021· article· en· W4210703096 sur OpenAlexaff
Nyayabanta Swain, Munir Shahzad, G. V. Paradezhenko, A. A. Pervishko, D. I. Yudin, Pinaki Sengupta

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesRussian Science FoundationNanyang Technological UniversityMinistry of Education - Singapore
Mots-clésSkyrmionCondensed matter physicsPhysicsSpinsMagnetHamiltonian (control theory)ElectronMagnetic fieldQuantum Hall effectLattice (music)Topology (electrical circuits)Quantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Shastry-Sutherland model and its generalizations have been shown to capture emergent complex magnetic properties from geometric frustration in several quasi-two-dimensional quantum magnets. Using an $sd$ exchange model, we show here that metallic Shastry-Sutherland magnets can exhibit a topological Hall effect driven by magnetic skyrmions under realistic conditions. The magnetic properties are modeled with competing symmetric Heisenberg and asymmetric Dzyaloshinskii-Moriya exchange interactions, while a coupling between the spins of the itinerant electrons and the localized moments describes the magnetotransport behavior. Our results, employing complementary Monte Carlo simulations and a novel machine learning analysis to investigate the magnetic phases, provide evidence for field-driven skyrmion crystal formation for an extended range of Hamiltonian parameters. By constructing an effective tight-binding model of conduction electrons coupled to the skyrmion lattice, we clearly demonstrate the appearance of the topological Hall effect. We further elaborate on the effects of finite temperatures on both magnetic and magnetotransport properties.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), 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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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