論文の概要: Identifying (anti-)skyrmions while they form

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11535v1
• Date: Mon, 23 May 2022 18:00:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-25 15:51:23.703722
• Title: Identifying (anti-)skyrmions while they form
• Title（参考訳）: 形成中に(反)スキャミオンを識別する
• Authors: Jack Y. Araz, Juan Carlos Criado, Michael Spannowsky
• Abstract要約: 我々は、シミュレーションされたスピン格子系の熱力学相における関連する特徴を特定するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いる。 次に、シミュレーションの中間状態のスナップショットから最終状態の特徴を予測するためにCNNを訓練する。 シミュレーション時間を大幅に短縮した位相図を生成することによって,このアプローチの長所を示す。
• 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 use a Convolutional Neural Network (CNN) to identify the relevant features in the thermodynamical phases of a simulated three-dimensional spin-lattice system with ferromagnetic and Dzyaloshinskii-Moriya (DM) interactions. Such features include (anti-)skyrmions, merons, and helical and ferromagnetic states. We use a multi-label classification framework, which is flexible enough to accommodate states that mix different features and phases. We then train the CNN to predict the features of the final state from snapshots of intermediate states of the simulation. The trained model allows identifying the different phases reliably and early in the formation process. Thus, the CNN can significantly speed up the phase diagram calculations by predicting the final phase before the spin-lattice Monte Carlo sampling has converged. We show the prowess of this approach by generating phase diagrams with significantly shorter simulation times.
• Abstract（参考訳）: 我々は畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いて, 強磁性およびジアロシンスキー-モリヤ相互作用を持つ3次元スピン格子系の熱力学的相の関連性を同定する。 このような特徴には(反)スキルミオン、メロン、ヘリカルおよび強磁性状態が含まれる。 異なる特徴とフェーズを混在する状態に対応するのに十分な柔軟性を持つマルチラベル分類フレームワークを使用します。 次に、シミュレーションの中間状態のスナップショットから最終状態の特徴を予測するためにCNNを訓練する。 訓練されたモデルは、形成過程の早い段階で、確実に異なる位相を識別できる。 これにより、スピン格子モンテカルロサンプリングが収束する前に最終位相を予測することにより、cnnは位相図計算を大幅に高速化することができる。 シミュレーション時間を大幅に短縮した位相図を作成することにより,この手法の長所を示す。

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