論文の概要: Metaheuristic conditional neural network for harvesting skyrmionic
metastable states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02876v2
- Date: Mon, 29 May 2023 14:13:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 01:17:37.075467
- Title: Metaheuristic conditional neural network for harvesting skyrmionic
metastable states
- Title（参考訳）: 準ヒューリスティック条件付きニューラルネットワークによるスカイマーミオン準安定状態の抽出
- 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: 本稿では,高剛性のポテンシャルエネルギー表面における物理的に興味深い準安定状態の同定を目的とした,ニューラルネットワークに基づく条件付き手法を提案する。
スピンテクスチャを1〜13ドルの範囲のトポロジカルチャージ$Q$で識別し解析する。
20K付近の温度では200,ps以上の寿命が予測され、これらのテクスチャが崩壊すると新しいトポロジカルスピンテクスチャが形成される。
- 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 a metaheuristic conditional neural-network-based method aimed at
identifying physically interesting metastable states in a potential energy
surface of high rugosity. To demonstrate how this method works, we identify and
analyze spin textures with topological charge $Q$ ranging from 1 to $-13$
(where antiskyrmions have $Q<0$) in the Pd/Fe/Ir(111) system, which we model
using a classical atomistic spin Hamiltonian based on parameters computed from
density functional theory. To facilitate the harvest of relevant spin textures,
we make use of the newly developed Segment Anything Model (SAM). Spin textures
with $Q$ ranging from $-3$ to $-6$ are further analyzed using
finite-temperature spin-dynamics simulations. We observe that for temperatures
up to around 20\,K, lifetimes longer than 200\,ps are predicted, and that when
these textures decay, new topological spin textures are formed. We also find
that the relative stability of the spin textures depend linearly on the
topological charge, but only when comparing the most stable antiskyrmions for
each topological charge. In general, the number of holes (i.e.,
non-self-intersecting curves that define closed domain walls in the structure)
in the spin texture is an important predictor of stability -- the more holes,
the less stable is the texture. Methods for systematic identification and
characterization of complex metastable skyrmionic textures -- such as the one
demonstrated here -- are highly relevant for advancements in the field of
topological spintronics.
- Abstract（参考訳）: 高剛性のポテンシャルエネルギー表面における物理的に興味深い準安定状態を特定することを目的としたメタヒューリスティックな条件付きニューラルネットワーク方式を提案する。
この方法がどのように機能するかを実証するために、密度汎関数理論から計算されたパラメータに基づいて古典的原子論的スピンハミルトニアンを用いてモデル化したpd/fe/ir(111)系において、スピンテクスチャを1から13$(アンチスカイマーイオンが$q<0$)の範囲で位相電荷$q$で同定し、解析する。
スピンテクスチャの収穫を容易にするため,新たに開発されたSegment Anything Model (SAM) を利用する。
さらに, 有限温度スピン力学シミュレーションを用いて, 3$から6$までのスピンテクスチャを解析した。
約20,Kの温度では,200\,ps以上の寿命が予測され,これらのテクスチャが崩壊すると,新しいトポロジカルスピンテクスチャが形成される。
また、スピンテクスチャの相対安定性は、トポロジカル電荷に線形に依存するが、各トポロジカル電荷について最も安定な反スケミオンを比較するときのみである。
一般に、スピンテクスチャにおける穴の数(すなわち、構造内の閉じた領域の壁を定義する非自己交差曲線)は、安定性の重要な予測因子である -- 穴が増えるほど、そのテクスチャは不安定になる。ここで示されるような、複雑な準安定な空力テクスチャの体系的同定とキャラクタリゼーションのための手法は、トポロジカルなスピントロニクスの分野の発展に非常に関係している。
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