Couvre la science des matériaux des matériaux magnétiques, en mettant l'accent sur les propriétés, les concepts et l'optimisation pour les applications fonctionnelles.
Se penche sur l'ordre magnétique dans les matériaux, couvrant les interactions de spin négligées, la température de Curie, la température de Neel et le hamiltonien de Heisenberg.
Explore le magnétisme, les sources magnétiques, les champs, les domaines, l'hystérésis, les contributions énergétiques, les types de magnétisme et l'étude de la structure magnétique à l'échelle nanométrique.
Explore les progrès récents dans les matériaux magnétiques et la spintronics, y compris la manipulation de l'aimantation avec des impulsions lumineuses et des éléments essentiels pour la mémoire magnétique d'accès aléatoire haute densité.
Couvre les fondamentaux de l'effet Kerr Magneto-optique (MOKE) et ses applications dans les processus d'aimantation ultrarapide et la spectroscopie optique magnétique.
Explore les propriétés et les comportements des matériaux magnétiques tels que les matériaux ferromagnétiques, paramagnétiques et diamagnétiques, en discutant de la susceptibilité magnétique et de la perméabilité.
Couvre la microscopie électronique par transmission de Lorentz et son rôle dans l'analyse des structures et des propriétés du domaine magnétique à travers divers modes d'imagerie et méthodes quantitatives.
Explore les applications et les avantages des aimants durs dans les technologies modernes, en mettant l'accent sur leurs avantages de conception compacte.
Explore la réfraction négative dans les métamatériaux, y compris la vérification expérimentale et l'ingénierie de la perméabilité magnétique et de la permittivité négative.
Explore le tableau périodique magnétique, les ferromagnètes, les antiferromagnètes, les champs magnétiques et les équations de Maxwell en matière polarizable.
Couvre l'hystérie magnétique, les champs coercitifs et les matériaux magnétiques mous, y compris l'histoire des champs coercitifs et l'interprétation des courbes d'hystérie.
Couvre les stratégies pour optimiser les aimants pour les applications de matériaux magnétiques doux, y compris les pertes dans les applications AC et les progrès historiques.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
