Electronic and spintronic transport in gapped graphene-based FG/SG/FG junctions
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 193
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_PPAM-4-2_003
تاریخ نمایه سازی: 26 شهریور 1403
چکیده مقاله:
This study delves into the transport properties of ferromagnetic-superconductor-ferromagnetic (FSF) junctions using graphene, where ferromagnetism and superconductivity are induced via proximity effect. The investigation focuses on the influence of ferromagnetic exchange energy and graphene energy bandgap. Fabricated on SiC and BN substrates, the graphene-based junctions treat charge carriers as massive relativistic particles. Utilizing a four-dimensional Dirac-Bogoliubov-de Gennes equation with tailored boundary conditions, the study calculates normal and Andreev reflection probabilities, alongside charge and spin conductances. Notably, oscillatory patterns in normal and Andreev reflection coefficients highlight the prevalence of Andreev reflection at lower energies, transitioning to normal reflection at higher energies. Conductivity trends with ferromagnetic exchange energy display a decline followed by an upturn beyond a critical point. The graphene energy bandgap notably influences Giant Magnetoresistance (GMR), with larger bandgaps yielding higher GMR magnitudes. These findings provide valuable insights into the intricate interplay among ferromagnetism, superconductivity, and graphene's electronic properties within FSF junctions. This understanding offers promising avenues for advancing graphene-based electronic and spintronic devices.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hossein Karbaschi
Faculty of science, Mahallat Institute of Higher Education, Mahallat ۳۷۸۱۱-۵۱۹۵۸, Iran
Gholamreza Rashedi
Department of Physics, University of Isfahan, Isfahan ۸۱۷۴۶-۷۳۴۴۱, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :