論文の概要: Machine learning dynamics of phase separation in correlated electron magnets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04205v1
• Date: Sun, 7 Jun 2020 17:01:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 08:39:30.259470
• Title: Machine learning dynamics of phase separation in correlated electron magnets
• Title（参考訳）: 相関電子磁石における相分離の機械学習ダイナミクス
• Authors: Puhan Zhang, Preetha Saha, Gia-Wei Chern
• Abstract要約: 両交換系における電子位相分離の大規模動的シミュレーションを機械学習により実現した。 本研究は,機械学習モデルを用いて相関電子系の大規模動的シミュレーションを行う方法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We demonstrate machine-learning enabled large-scale dynamical simulations of electronic phase separation in double-exchange system. This model, also known as the ferromagnetic Kondo lattice model, is believed to be relevant for the colossal magnetoresistance phenomenon. Real-space simulations of such inhomogeneous states with exchange forces computed from the electron Hamiltonian can be prohibitively expensive for large systems. Here we show that linear-scaling exchange field computation can be achieved using neural networks trained by datasets from exact calculation on small lattices. Our Landau-Lifshitz dynamics simulations based on machine-learning potentials nicely reproduce not only the nonequilibrium relaxation process, but also correlation functions that agree quantitatively with exact simulations. Our work paves the way for large-scale dynamical simulations of correlated electron systems using machine-learning models.
• Abstract（参考訳）: 両交換系における電子位相分離の大規模動的シミュレーションを機械学習により実現した。 このモデルは強磁性コンド格子モデルとしても知られ、余剰磁気抵抗現象に関係していると考えられている。 電子ハミルトニアンから計算された交換力を持つそのような不均質状態の実空間シミュレーションは、大規模システムでは違法に高価である。 ここでは、小さな格子上の正確な計算からデータセットによって訓練されたニューラルネットワークを用いて、線形スケーリング交換場計算が可能であることを示す。 機械学習ポテンシャルに基づくランダウ・リフシッツ力学シミュレーションは、非平衡緩和過程だけでなく、正確なシミュレーションと定量的に一致する相関関数も良好に再現する。 本研究では,機械学習モデルを用いて相関電子系の大規模動的シミュレーションを行う。

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