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Enregistrement W4301404105 · doi:10.48550/arxiv.2208.02243

Magnetic field driven dynamics in twisted bilayer artificial spin ice at superlattice angles

2022· preprint· en· W4301404105 sur OpenAlexaff
Rehana Begum Popy, J. Howard Frank, R. L. Stamps

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Condensed Matter Physics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpin iceNanomagnetCondensed matter physicsBilayerSpin (aerodynamics)DipoleSuperlatticeMagnetic fieldPhysicsRealization (probability)Materials scienceMagnetizationChemistryMagnetic monopoleQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geometrical designs of interacting nanomagnets have been studied extensively in the form of two dimensional arrays called artificial spin ice. These systems are usually designed to create geometrical frustration and are of interest for the unusual and often surprising phenomena that can emerge. Advanced lithographic and element growth techniques have enabled the realization of complex designs that can involve elements arranged in three dimensions. Using numerical simulations employing the dumbbell approximation, we examine possible magnetic behaviours for bilayer artificial spin ice (BASI) in which the individual layers are rotated with respect to one another. The goal is to understand how magnetization dynamics are affected by long-range dipolar coupling that can be modified by varying the layer separation and layer alignment through rotation. We consider bilayers where the layers are both either square or pinwheel arrangements of islands. Magnetic reversal processes are studied and discussed in terms of domain and domain wall configurations of the magnetic islands. Unusual magnetic ordering is predicted for special angles which define lateral spin superlattices for the bilayer systems.

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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,164 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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