Estudo teórico de nanoestruturas magnéticas em superfícies metálicas
Bibliographic record
Abstract
\n Neste trabalho, utilizamos o método de primeiros princípios RS-LMTOASA (Real Space - Linear Muffin-Tin Orbital - Atomic Sphere Approximation), baseado na Teoria do Funcional da Densidade (DFT Density Functional Theory) e implementado para o cálculo de estruturas magnéticas não colineares, para investigar as propriedades magnéticas de nanoestruturas adsorvidas em superfícies metálicas. Primeiramente, devido ao aparecimento de estruturas magnéticas complexas, foram estudadas nanoestruturas magnéticas depositadas em substratos ferromagnéticos. Foram consideradas nanoestruturas de Mn tais como nanofios adsorvidos, pirâmides e aglomerados adsorvidos e embebidos, com o tamanho destas nanoestruturas variando de dois até nove átomos depositados em Fe(001) e Fe(110). Nossos cálculos indicam uma interação de troca magnética de longo alcance entre os átomos de Mn-Mn e Mn-Fe. Além disto, a presença de uma forte dependência destas interações de troca magnética com o meio local, frustrações magnéticas e o acoplamento spin-órbita forneceram a possibilidade da presença de estruturas magnéticas complexas tais como, por exemplo, spin espiral e half-skyrmion. Por fim, com o objetivo de estudar nanoestruturas que podem apresentar altos valores de momento magnético, foram investigados nanofios de FexCo1-x adsorvidos em uma superfície de Pt(111) . Nossos resultados indicam que os momentos magnéticos de spin dos átomos de Fe e Co são independentes da concentração de Fe e apresentam valores superiores quando comparados aos das ligas FeCo bcc, enquanto que o momento magnético médio de spin do nanofio FexCo1-x varia linearmente com a concentração de Fe, comportamento este que é diferente da curva de Slater-Pauling observada na liga FeCo bcc. O momento magnético orbital médio do nanofio de FexCo1-x é monotonicamente decrescente com a concentração de Fe que se apresenta bastante diferente a monocamada FexCo1-x sobre Pt(111).\n
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".