論文の概要: Arrested phase separation in double-exchange models: machine-learning enabled large-scale simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08221v1
• Date: Tue, 18 May 2021 01:30:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-19 13:49:30.114040
• Title: Arrested phase separation in double-exchange models: machine-learning enabled large-scale simulation
• Title（参考訳）: 二重交換モデルにおける停止相分離:機械学習による大規模シミュレーション
• Authors: Puhan Zhang, Gia-Wei Chern
• Abstract要約: 単一帯域二重交換モデルにおける電子相分離の大規模動的シミュレーションについて述べる。 平衡時の半充填絶縁背景からドープ孔を分離し, 興味深い相関による凍結挙動を明らかにした。
• 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 large-scale dynamical simulations of electronic phase separation in the single-band double-exchange model based on deep-learning neural-network potentials trained from small-size exact diagonalization solutions. We uncover an intriguing correlation-induced freezing behavior as doped holes are segregated from half-filled insulating background during equilibration. While the aggregation of holes is stabilized by the formation of ferromagnetic clusters through Hund's coupling between charge carriers and local magnetic moments, this stabilization also creates confining potentials for holes when antiferromagnetic spin-spin correlation is well developed in the background. The dramatically reduced mobility of the self-trapped holes prematurely disrupts further growth of the ferromagnetic clusters, leading to an arrested phase separation. Implications of our findings for phase separation dynamics in materials that exhibit colossal magnetoresistance effect are discussed.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,小型完全対角化解から学習したディープラーニングニューラルネットワークポテンシャルに基づいて,シングルバンド二重交換モデルにおける電子相分離の大規模動的シミュレーションを提案する。 ドープ孔を半充填した絶縁背景から分離し, 興味深い相関誘起凍結挙動を明らかにする。 ホールの凝集は、電荷キャリアと局所磁気モーメントの結合による強磁性クラスターの形成によって安定化されるが、この安定化はまた、反強磁性スピン-スピン相関が背景で十分に発達しているときにホールの凝縮電位を生成する。 自走ブラックホールの運動量が劇的に減少すると、強磁性クラスターのさらなる成長が妨げられ、位相分離が達成される。 磁気抵抗効果を示す材料における相分離ダイナミクスの意義について考察した。

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