已成功用于有效操控磁化,从而产生了最近的基于 STT 的商业化磁存储器解决方案。 [1] 自旋轨道扭矩 (SOT) 利用高自旋霍尔效应 (SHE) 材料中的平面电荷电流产生的平面外自旋电流,可以实现更节能的磁化操控,并且正在达到商业成熟度。 [2–4] 到目前为止,已经研究了各种高自旋轨道耦合 (SOC) 材料,包括重金属、拓扑绝缘体 (TI) [5–7] 以及最近的拓扑半金属 (TSM) [8–11],以最大化它们的自旋霍尔角 θ SH = | J s | / | J c |,这是它们将电荷电流密度 J c 转换为自旋电流密度 J s 的效率的量度。此外,已经研究了高 SHE 和 FM 材料层之间的界面工程,以最大化跨界面的自旋透明度 T int。 [12–19] 高效 SOT 自旋电子器件的关键挑战是最大化 SOT 效率,ξ= θ SH · T int。[20]
晶体材料、石榴石或掺杂稀土的顺磁玻璃,因此不适合大面积和体积成像。[4] 氮空位 (NV) 中心对磁场具有高灵敏度(单个 NV 中心的灵敏度约为 1 nT Hz −1/2 量级),[5] 但 NV 的光学截面较弱,需要高分辨率检测其发射波长,并且校准困难。[6] 磁成像应用将受益于生物相容性材料(如分子或纳米颗粒)内更强的光磁相互作用,这些材料可以直接掺入样品或生物测定中。[7] 理想情况下,用于磁成像的纳米材料还能够进行高分辨率成像和在高光子通量下操作,甚至可能在微激光器中实现,其明亮的发射和高光谱灵敏度为以细胞分辨率监测各种生理参数创造了新的机会。 [8] 荧光或电致发光材料中的新光磁效应可用于调制激光,甚至可能在光调制器中找到新的应用,而光调制器目前依赖于弱热效应或电光效应。鸟类对地球磁场敏感性的解释为传统磁光材料提供了一种替代品。最近的研究表明,鸟类能够利用其视网膜中电子相互作用的磁敏感性来适应地球磁场。[9,10] 鸟类视网膜中蛋白质的光激发会产生自由基(不成对电子)中间态,然后这些中间态与自旋为 1 的激子(电子-空穴对)相互作用,后者也称为三重态激子。为了解这些相互作用的磁依赖性基础,考虑一个不对称分子,对于该分子,即使在没有磁场的情况下,自旋为 1 的激子的三个三重态也会在能量上分裂。通常,在没有显著的自旋轨道耦合的情况下,这种零场分裂小于约 10 μ eV。[11] 因此,一个数量级为 10 μ eV μ B − 1 ( ≈ 0.2 T) 的外部磁场(其中 μ B 是玻尔磁子)可以通过塞曼效应重新排序三重态,从而调节它们在自旋相关相互作用中的参与。对于没有零场分裂的未配对电子,磁场灵敏度通常更高。因此,三重态-三重态和三重态-电荷相互作用都可以经历磁场调制。鉴于其
1 内布拉斯加大学林肯分校物理和天文系,内布拉斯加州林肯市 68588,美国;888tke405@gmail.com (TKE);guanhuahao@huskers.unl.edu (GH);neojxy@gmail.com (XJ);andrew.yost@okstate.edu (AJY);xiaoshan.xu@unl.edu (XX) 2 劳伦斯伯克利国家实验室先进光源,加利福尼亚州伯克利市 94720,美国 3 印第安纳大学普渡大学印第安纳波利斯分校物理系,印第安纳州印第安纳波利斯 46202,美国;aamosey@iupui.edu (AM);daleas@iupui.edu (ASD) 4 俄克拉荷马州立大学物理系,俄克拉荷马州斯蒂尔沃特市 74078,美国 5 桑迪亚国家实验室先进材料科学系,新墨西哥州阿尔伯克基市 87185,美国; krsapko@sandia.gov (KRS); gtwang@sandia.gov (GTW) 6 分子铸造厂,劳伦斯伯克利国家实验室,伯克利,加利福尼亚州 94720,美国;JianZhang@lbl.gov 7 德克萨斯大学达拉斯分校电气工程系,理查森,德克萨斯州 75080,美国;Andrew.Marshall@utdallas.edu 8 佐治亚理工学院电气与计算机工程学院,791 Atlantic Drive NW,亚特兰大,乔治亚州 30332,美国;azad@gatech.edu * 通信地址:atndiaye@lbl.gov (ATN); rucheng@iupui.edu (RC); pdowben1@unl.edu (PAD);电话:+1-510-486-5926 (ATN);+1-317-274-6902 (RC); +1-402-472-9838 (PAD) † 对本工作有同等贡献。
几乎所有有机(光)电子器件都依赖于具有特定属性的有机/无机界面。这些属性反过来又与界面结构密不可分。因此,结构的变化会导致功能的变化。如果这种变化是可逆的,它将允许构建可切换的界面。我们用 Pt(111) 上的四氯吡嗪实现了这一点,它表现出双阱势,具有化学吸附和物理吸附最小值。这些最小值具有明显不同的吸附几何形状,允许形成可切换的界面结构。重要的是,这些结构促进了不同的功函数变化和相干分数(X 射线驻波测量),这是读出界面状态的理想属性。我们使用改进版本的 SAMPLE 方法执行表面结构搜索,并使用从头算热力学来解释热力学条件。这允许研究数百万个相称以及高阶相称的界面结构。我们确定了三种不同的结构类型,它们表现出不同的功函数变化和相干分数。使用温度和压力作为控制点,我们展示了在这些不同类型之间可逆切换的可能性,为有机电子学中的潜在应用创建了一个动态界面。
通常,根据第11章或小规定的任何成功重组的顶点,通常是通过确认第11章的重组计划或根据《破产法》第363条的销售而实现的。但是,退出的途径不一定是二进制的。对于破产中的债务人来说,提出第11章计划并不少见,该计划使债务人可以通过同时运行同时进行销售程序来“市场测试”公司及其资产,如果成功的话,该过程可能会导致债务人放弃重组计划,而有利于提供更大价值的交易交易,从而提供更大的价值。这通常称为销售“切换”。正确结构和实施,切换可以简化和缩短债务人在破产中的时间,推动共识,并提供更大的信心,即实现企业或其资产的最高和最佳价值。
2 Gan-on-Si Half-Bridges的底物相关开关特性9 2.1问题和方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.2个单个晶体管的电容。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.2.1三末端和四末端的末端电容。。11 2.2.2有效电容。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.2.3非线性多偏置电容。。。。。。。。。。。。。。。13 2.2.4在名义作战电压下凝结电容相关的量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.3底物偏置的有限操作电压。。。。。。。。。。。16 2.4分析了半桥底物终止。。。。。。。。。。。。。。19 2.5底物电压分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.5.1固定底物终止的基材 - 源电压计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.5.2浮动底物终端的基材 - 源电压计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.5.2.1单独浮底物终止。。。。。22 2.5.2.2公共浮底物终止。。。。。。。24 24 2.5.3瞬态基材电压超值和摆动。。。。。。。。25 2.5.4半浮底物终止网络。。。。。。。。。26 26 2.5.5使用测得的电容数据计算底物电压。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.6半桥的电容转换,以消除底物降低。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.6.1半桥的方法,没有耦合的底物32 2.6.2 b = s(常规)终止。。。。。。。。。。。。。。。。。34 2.6.3 b = D终止。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.6.4 b = g终止。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36
摘要:信息切换和交换似乎是量子通讯协议的基本要素。另一个关键问题是纠缠及其在检查量子系统中的水平。在本文中,介绍了交换局部量子信息及其存在证明的正式定义,以及通过熵概念的棱镜分析的一些基本特性。作为局部信息交换用法的一个示例,我们演示了量子开关的某个实现。纠缠水平是根据von Neumann熵,光谱分解和Schmidt分解来计算的。数值实验的结果,在此期间估计了正在考虑的系统中有和没有扭曲的系统的纠缠水平。噪声是由dzyaloshinskii-moriya相互作用产生的,固有的脱谐性是由米尔本方程建模的。这项工作包含以电路形式实现的开关实现 - 由基本量子门制成,以及估计开关操作过程中纠缠水平的电路方案。
由于简单的金属/绝缘子/金属(MIM)结构,快速速度,低功耗和高积分密度,因此已被认为是非易失性记忆的有前途的候选日期。1 - 3横梁阵列体系结构是一种非常有效且简单的手段,可实现高密度积分,较小的存储器大小为&4 f 2。4,5由于通过欧姆和基尔chhoQ的定律直接完成点产品,因此Memristor Crossbar阵列非常适合某些特定的C应用,例如,神经形态计算系统。6 - 11然而,最先进的备忘录的神经形态计算中的阵列大小很小,从而限制了回忆计算系统的实际应用。为了实现大规模阵列,稳定且均匀的电阻开关设备是基本要求。12此外,Sneak Path问题是由阵列中未指定的单元引起的泄漏电流造成的严重挑战,这会导致阵列大小的限制并读取/写入错误。要克服潜行路径问题,选择设备(选择器),例如二极管,13
由于简单的金属/绝缘子/金属(MIM)结构,快速速度,低功耗和高积分密度,因此已被认为是非易失性记忆的有前途的候选日期。1 - 3横梁阵列体系结构是一种非常有效且简单的手段,可实现高密度积分,较小的存储器大小为&4 f 2。4,5由于通过欧姆和基尔chhoQ的定律直接完成点产品,因此Memristor Crossbar阵列非常适合某些特定的C应用,例如,神经形态计算系统。6 - 11然而,最先进的备忘录的神经形态计算中的阵列大小很小,从而限制了回忆计算系统的实际应用。为了实现大规模阵列,稳定且均匀的电阻开关设备是基本要求。12此外,Sneak Path问题是由阵列中未指定的单元引起的泄漏电流造成的严重挑战,这会导致阵列大小的限制并读取/写入错误。要克服潜行路径问题,选择设备(选择器),例如二极管,13