論文の概要: Time-reversal equivariant neural network potential and Hamiltonian for magnetic materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11403v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 12:25:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 23:40:15.463985
• Title: Time-reversal equivariant neural network potential and Hamiltonian for magnetic materials
• Title（参考訳）: 時間反転同値ニューラルネットワークポテンシャルと磁性材料のハミルトニアン
• Authors: Hongyu Yu, Yang Zhong, Junyi Ji, Xingao Gong, Hongjun Xiang
• Abstract要約: 時間反転対称性は同変ニューラルネットワーク(ENN)において考慮され、ENNはスピンや原子の速度といった時間反転対称性に関連する物理量を考えるために一般化される。 TENN-e3は、コリニア磁気モーメントと非コリニア磁気モーメントの両方にスピン軌道効果を含めるかどうかを考慮して、時間反転E(3)の不変性を維持するために開発された。 これは、長期にわたるスピン格子力学シミュレーションと大規模磁性材料の電子構造計算の新しい方法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.512295869673147
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work presents Time-reversal Equivariant Neural Network (TENN) framework. With TENN, the time-reversal symmetry is considered in the equivariant neural network (ENN), which generalizes the ENN to consider physical quantities related to time-reversal symmetry such as spin and velocity of atoms. TENN-e3, as the time-reversal-extension of E(3) equivariant neural network, is developed to keep the Time-reversal E(3) equivariant with consideration of whether to include the spin-orbit effect for both collinear and non-collinear magnetic moments situations for magnetic material. TENN-e3 can construct spin neural network potential and the Hamiltonian of magnetic material from ab-initio calculations. Time-reversal-E(3)-equivariant convolutions for interactions of spinor and geometric tensors are employed in TENN-e3. Compared to the popular ENN, TENN-e3 can describe the complex spin-lattice coupling with high accuracy and keep time-reversal symmetry which is not preserved in the existing E(3)-equivariant model. Also, the Hamiltonian of magnetic material with time-reversal symmetry can be built with TENN-e3. TENN paves a new way to spin-lattice dynamics simulations over long-time scales and electronic structure calculations of large-scale magnetic materials.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,TENN(Time-reversal Equivariant Neural Network)フレームワークを提案する。 TENNでは、時間反転対称性は同変ニューラルネットワーク(ENN)において考慮され、ENNはスピンや原子の速度といった時間反転対称性に関連する物理量を考えるために一般化される。 TENN-e3は, 磁気材料の磁気モーメント状況において, スピン軌道効果を含むか否かを考慮して, 時間反転E(3)同変を維持するために開発された。 TENN-e3は、ab-initio計算からスピンニューラルネットワーク電位と磁気材料のハミルトニアンを構築することができる。 TENN-e3では、スピノルと幾何テンソルの相互作用のための時間反転E(3)-同変畳み込みが用いられる。 TENN-e3 は、一般的な ENN と比較して、複雑なスピン格子結合を高精度に記述し、既存の E(3)-同変モデルでは保存されない時間反転対称性を維持することができる。 また、時間反転対称性を持つ磁性体のハミルトニアンもtenn-e3で構築できる。 TENNは、長期にわたるスピン格子力学シミュレーションと大規模磁性材料の電子構造計算を行う新しい方法である。

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