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Enregistrement W4283009393 · doi:10.1103/physrevlett.128.247203

Observation of Collective Resonance Modes in a Chiral Spin Soliton Lattice with Tunable Magnon Dispersion

2022· article· en· W4283009393 sur OpenAlexaff
Y. Shimamoto, Y. Matsushima, T. Hasegawa, Yusuke Kousaka, Igor Proskurin, Jun‐ichiro Kishine, А. С. Овчинников, F. J. T. Gonçalves, Yoshihiko Togawa

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Science and Higher Education of the Russian FederationToyota Physical and Chemical Research InstituteRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésPhysicsCondensed matter physicsPhononTranslational symmetryMagnonExcitationSpinsDispersion relationLattice (music)Resonance (particle physics)Symmetry breakingQuantum mechanicsFerromagnetism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A chiral spin soliton lattice (CSL), one of the representative systems of a magnetic superstructure, exhibits reconfigurability in periodicity over a macroscopic length scale. Such coherent and tunable characteristics of the CSL lead to an emergence of elementary excitation of the CSL as phononlike modes due to translational symmetry breaking and bring a controllability of the dispersion relation of the CSL phonon. Using a broadband microwave spectroscopy technique, we directly found that higher-order magnetic resonance modes appear in the CSL phase of a chiral helimagnet CrNb_{3}S_{6}, which is ascribed to the CSL phonon response. The resonance frequency of the CSL phonon can be tuned between 16 and 40 GHz in the vicinity of the critical field, where the CSL period alters rapidly. The frequency range of the CSL phonon is expected to extend over 100 GHz as extrapolated on the basis of the theoretical model. The present results indicate that chiral helimagnets could work as materials useful for broadband signal processing in the millimeter-wave band.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,453

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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