論文の概要: Finding metastable skyrmionic structures via a metaheuristic
perturbation-driven neural network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02876v1
- Date: Mon, 6 Mar 2023 04:04:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-07 17:21:40.446984
- Title: Finding metastable skyrmionic structures via a metaheuristic
perturbation-driven neural network
- Title(参考訳): メタヒューリスティック摂動駆動型ニューラルネットワークによる準安定型スカイミオン構造の検出
- Authors: Qichen Xu, I. P. Miranda, Manuel Pereiro, Filipp N. Rybakov, Danny
Thonig, Erik Sj\"oqvist, Pavel Bessarab, Anders Bergman, Olle Eriksson, Pawel
Herman, Anna Delin
- Abstract要約: 実験で観測されたトポロジカル磁気テクスチャは、理論計算と数値シミュレーションによって予測できる。
古典的な数値法を用いてそのような問題に対する解を見つけることは、よい初期推定か巨大なランダムサンプリングが必要であるため、困難である。
勾配降下に基づく最適化のパワーを活用して,これらのメタスタブルな構成を効果的に同定する方法を示す。
- 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: Topological magnetic textures observed in experiments can, in principle, be
predicted by theoretical calculations and numerical simulations. However, such
calculations are, in general, hampered by difficulties in distinguishing
between local and global energy minima. This becomes particularly problematic
for magnetic materials that allow for a multitude of topological charges.
Finding solutions to such problems by means of classical numerical methods can
be challenging because either a good initial guess or a gigantic amount of
random sampling is required. In this study, we demonstrate an efficient way to
identify those metastable configurations by leveraging the power of gradient
descent-based optimization within the framework of a feedforward neural network
combined with a heuristic meta-search, which is driven by a random perturbation
of the neural network's input. We exemplify the power of the method by an
analysis of the Pd/Fe/Ir(111) system, an experimentally well characterized
system.
- Abstract(参考訳): 実験で観測されたトポロジカルな磁気テクスチャは、理論的計算と数値シミュレーションによって予測できる。
しかし、これらの計算は一般に、局所エネルギーと大域エネルギーの区別の困難さによって妨げられている。
これは、多くのトポロジカル電荷を許容する磁性材料にとって特に問題となる。
古典的な数値法を用いてそのような問題に対する解を見つけることは、よい初期推定か巨大なランダムサンプリングが必要であるため、困難である。
本研究では、フィードフォワードニューラルネットワークの枠組みにおける勾配降下に基づく最適化のパワーと、ニューラルネットワークの入力のランダムな摂動によって駆動されるヒューリスティックなメタサーチを組み合わせることで、これらのメタ安定な構成を特定する効率的な方法を示す。
実験により得られたPd/Fe/Ir(111)系の解析により,本手法のパワーを実証する。
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