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Enregistrement W4414912751 · doi:10.1103/9mlg-ckxl

Relaxation pathways and emergence of domains in square artificial spin ice

2025· article· en· W4414912751 sur OpenAlexaff
Matteo Menniti, Naëmi Leo, P. Villalba-González, Matteo Pancaldi, P. Vavassori

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Condensed Matter Physics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHorizon 2020Ministerio de Ciencia e InnovaciónMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesUK Research and Innovation
Mots-clésSpin iceKinetic Monte CarloMesoscale meteorologyNanomagnetSquare (algebra)Relaxation (psychology)Monte Carlo methodSpin (aerodynamics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multidomain states of square artificial spin ice show a range of different morphologies ranging from simple stripelike domains to more organically shaped coral domains. To model the relevant dynamics leading to the emergence of such diverse domain structures, simplified descriptions of the switching behavior of individual nanomagnets are necessary. In this work, we employ kinetic Monte Carlo simulations of the demagnetization of square artificial spin ice toward its ground state and compare how the choice of transition barriers affect the emergence of mesoscale domains. We find that the commonly used mean-field barrier model (informed by equilibrium energetics only) results in propagation of ground-state string avalanches. In contrast, taking into account chiral barrier splitting enabled by state-dependent local torques supports the emergence of complex-shaped coral domains and their successful relaxation towards the ground state in later relaxation stages. Our results highlight that intrinsic contributions to switching barriers, in addition to the effect of extrinsic defects often attributed to nanofabrication irregularities, can subtly shift favored transition pathways and result in different emergent mesoscale features. Future kinetic Monte Carlo models that describe the evolution of artificial spin systems should thus account for these effects.

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)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,349 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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