論文の概要: Learning phase transitions in ferrimagnetic GdFeCo alloys

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.16237v2
• Date: Mon, 25 Jan 2021 13:05:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 07:44:11.872779
• Title: Learning phase transitions in ferrimagnetic GdFeCo alloys
• Title（参考訳）: フェライト系GdFeCo合金の学習相転移
• Authors: N.A. Koritsky, S.V. Solov'yov, A.K. Fedorov, A.K. Zvezdin
• Abstract要約: 強磁性GdFeCo合金における相転移の機械学習による同定結果について述べる。 この結果は熱力学ポテンシャルの数値最小化の手順と完全に一致している。
• 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 present results on the identification of phase transitions in ferrimagnetic GdFeCo alloys using machine learning. The approach for finding phase transitions in the system is based on the `learning by confusion' scheme, which allows one to characterize phase transitions using a universal $W$-shape. By applying the `learning by confusion' scheme, we obtain 2D $W$-a shaped surface that characterizes a triple phase transition point of the GdFeCo alloy. We demonstrate that our results are in the perfect agreement with the procedure of the numerical minimization of the thermodynamical potential, yet our machine-learning-based scheme has the potential to provide a speedup in the task of the phase transition identification.
• Abstract（参考訳）: 強磁性GdFeCo合金における相転移の機械学習による同定結果について述べる。 システム内の相転移を見つけるためのアプローチは、一般化された$W$-shapeを使って相転移を特徴づける 'learning by confusion' スキームに基づいている。 混乱による学習」方式を適用することで,gdfeco合金の三相転移点を特徴づける2次元$w$-a形状の表面を得る。 この結果が熱力学ポテンシャルの数値最小化の手順と完全に一致していることを示すが、機械学習に基づく手法は相転移同定のタスクにおいて高速化をもたらす可能性がある。

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