Chirality‐Induced Memristor of Chiral Nanostructured Half‐Metallic Fe3O4 Films

自旋电子学 材料科学 记忆电阻器 手性(物理) 凝聚态物理 纳米技术 磁滞 铁磁性 化学物理 光电子学 手征对称破缺 电子工程 对称性破坏 量子力学 物理 Nambu–Jona Lasinio模型 工程类
作者
Baiwen Zhang,Te Bai,Lu Han,Shunai Che,Yingying Duan
出处
期刊:Advanced Materials [Wiley]
卷期号:36 (35) 被引量:1
标识
DOI:10.1002/adma.202403142
摘要

Abstract Spintronic memristors, which combine the nonvolatile characteristics of memristors with the scalability of a spin‐transfer torque device, are expected to play a crucial role in advancing quantitative information processing. This field commonly relies on magnetic tunnel junctions, domain wall motion, and spin waves. Here, the discovery of chirality‐induced memristor behavior in chiral nanostructured Fe 3 O 4 films (CNFFs) is reported. These CNFFs are grown on fluorine tin oxide (FTO) substrates using enantiomeric glutamic acid (Glu) as symmetry‐breaking agents and consist of arrays of oriented twisted nanofibers. At 100 K, the L‐CNFF exhibits memristor behavior as a pinched hysteresis loop in the I‐V curve, while the D‐CNFF exhibits semiconductor behavior with constant electrical resistance. The intrinsic spin polarization of half‐metallic Fe 3 O 4 and the chirality‐induced spin selectivity (CISS) are speculated to contribute to the memristor in one handedness of the chiral structure. These findings present a novel spinristor that combines the functions of a memristor and a spin‐filter based on chiral structures, which may promote the development of spintronic devices.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
张张完成签到,获得积分10
1秒前
颂歌998发布了新的文献求助30
1秒前
咚咚完成签到 ,获得积分10
1秒前
柳驰发布了新的文献求助10
2秒前
火星上唇膏完成签到 ,获得积分10
3秒前
4秒前
肉乎包发布了新的文献求助10
4秒前
华仔应助成功的院士采纳,获得10
5秒前
Hello应助齐小安采纳,获得10
6秒前
6秒前
7秒前
8秒前
8秒前
搜集达人应助颂歌998采纳,获得30
8秒前
悄悄完成签到 ,获得积分10
9秒前
luping28发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
11秒前
Hello应助新陈采纳,获得10
11秒前
11秒前
000发布了新的文献求助10
11秒前
22336应助柳驰采纳,获得20
12秒前
JUSTs0so发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
张张发布了新的文献求助10
13秒前
隐形曼青应助肉乎包采纳,获得10
14秒前
14秒前
wxx1发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
乐乐应助000采纳,获得10
16秒前
超级平凡完成签到 ,获得积分10
17秒前
万能图书馆应助Noblesj采纳,获得10
17秒前
Liulu发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
20秒前
20秒前
大方雁露发布了新的文献求助10
21秒前
ymx发布了新的文献求助10
21秒前
stricer发布了新的文献求助10
23秒前
Twilight发布了新的文献求助10
24秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583651
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162345
关于积分的说明 19606805
捐赠科研通 7165660
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266302
关于科研通互助平台的介绍 2431200
邀请新用户注册赠送积分活动 2257779