One Dimensional Twisted Van der Waals Structures Constructed by Self-Assembling Graphene Nanoribbons on Carbon Nanotubes
Notice bibliographique
Résumé
Twisted van der Waals heterostructures were recently found to possess unique physical properties, such as superconductivity in magic angle bilayer graphene. Owing to the nonhomogeneous stacking, the energy of twisted van der Waals heterostructures are often higher than their AA or AB stacking counterpart, therefore, fabricating such structures remains a great challenge in experiments. On the other hand, one dimensional (1D) coaxial van der Waals structures has less freedom to undergo phase transition, thus offer opportunity for fabricating the 1D cousin of twisted bilayer graphene. In this work, we show by molecular dynamic simulations that graphene nanoribbons can self-assemble onto the surface of carbon nanotubes driven by van der Waals interactions. By modifying the size of the carbon nanotubes or graphene nanoribbons, the resultant configurations can be controlled. Of particular interest is the formation of twisted double walled carbon nanotubes whose chiral angle difference can be tuned, including the 1.1° magic angle. Upon the longitudinal unzipping of such structures, twisted bilayer graphene nanoribbons can be obtained. As the longitudinal unzipping of carbon nanotubes is a mature technique, we expect the strategy proposed in this study to stimulate experimental efforts and promote the fast growing research in twistronics.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».