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Enregistrement W4241092333 · doi:10.1002/9783527808465.emc2016.5090

Convergent‐Beam <scp>EMCD</scp> : Benefits, Pitfalls, and Applications

2016· other· en· W4241092333 sur OpenAlexaff
Stefan Löffler, Walid Hetaba

Notice bibliographique

RevueEuropean Microscopy Congress 2016: Proceedings · 2016
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesAustrian Science Fund
Mots-clésDiffractionBeam (structure)OpticsDetectorMaterials scienceAperture (computer memory)PhysicsOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy‐loss magnetic chiral dichroism (EMCD) [1] is a state‐of‐the‐art technique to measure magnetic properties on the nanoscale using TEM and EELS. Since its first experimental realization a decade ago, it has seen tremendous progress and many applications, including the analysis of phase transitions [2] or of magnetic nanoparticles [3,4]. EMCD exploits the spin‐orbit interaction in the sample that gives rise to different probabilities for the transfer of ±1ħ of orbital angular momentum (OAM) to the probe beam. The net OAM of the probe beam is then measured interferometrically in the diffraction plane. The classical EMCD approach uses an incident plane wave and a “point‐like” detector placed on the Thales circle through two diffraction spots. This, however, has two major shortcomings: on the one hand, it limits the best achievable spatial resolution to the size of the selected area aperture; on the other hand, it places the detector far off‐axis where the intensity is very low. Thus, it is difficult or even impossible to use for many applications, including many application‐relevant cases such as nanoparticles, interfaces, defects, or beam‐sensitive materials where long exposure times are not possible. Here, we investigate the benefits of using a convergent incident beam for EMCD [5,6] by simulating the EMCD effect using the multislice algorithm [7] together with the mixed dynamic form factor (MDFF) approach [8] for a 10 nm Fe sample oriented in a systematic row condition including the (2 0 0) diffraction spot and an incident beam energy of 300 kV. As shown in fig. 1 for an Fe model system, a visible EMCD signal occurs up to large convergence angles as used in contemporary, Cs‐corrected STEMs. However, the region of large EMCD signal is “pushed out” away from the Thales circle towards the rim of the diffraction disks with increasing convergence angles. This is natural as the overall effect is expected to average out inside the diffraction disks. At the same time, it gives a good rule of thumb regarding the optimal position of the detector. In addition, we investigate the signal‐to‐noise ratio (SNR) as a function of convergence and collection angles. For practical applications, the SNR actually plays a much more important role than the theoretical expected EMCD effect as even a high EMCD signal is useless if it is well below the noise level. As shown in fig. 2, the SNR is highest for medium convergence and collection angles of the order of the Bragg angle (~7 mrad for the present model system), while the EMCD effect under these conditions is only slightly smaller than for the “classical” case of small convergence and collection angles and a detector positioned on the Thales circle. Thus, it is not necessary (and, indeed, counter‐productive) to use a “point‐like” detector and parallel illumination which severely limits the recorded intensity as well as the spatial resolution. Our analysis shows that convergent beam EMCD is not only possible, but actually is superior to classical EMCD in several aspects – most notably spatial resolution and SNR. This makes it the ideal tool for characterizing magnetic properties on the nanoscale, including the technologically relevant question of how the magnetic behavior changes at interfaces.

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), 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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,006

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 GPT0,221
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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