論文の概要: Coarsening of chiral domains in itinerant electron magnets: A machine learning force field approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11705v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 12:07:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 15:28:10.278734
- Title: Coarsening of chiral domains in itinerant electron magnets: A machine learning force field approach
- Title（参考訳）: 遍歴電子磁石におけるキラル領域の粗大化--機械学習力場アプローチ
- Authors: Yunhao Fan, Sheng Zhang, Gia-Wei Chern,
- Abstract要約: 三角格子内のキラル磁区を安定化する複雑な電子-スピン相互作用をモデル化するためのスケーラブルな機械学習フレームワークを提案する。
非保存イジング次数体に対する予想されるアレン・カーンのドメイン成長則とは対照的に,キラル領域の特徴的サイズは時間とともに線形に増加する。
我々の研究は、イテナント磁石の大規模スピンダイナミクスに対するMLモデルの有望な可能性も示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6391490587018844
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Frustrated itinerant magnets often exhibit complex noncollinear or noncoplanar magnetic orders which support topological electronic structures. A canonical example is the anomalous quantum Hall state with a chiral spin order stabilized by electron-spin interactions on a triangular lattice. While a long-range magnetic order cannot survive thermal fluctuations in two dimensions, the chiral order which results from the breaking of a discrete Ising symmetry persists even at finite temperatures. We present a scalable machine learning (ML) framework to model the complex electron-mediated spin-spin interactions that stabilize the chiral magnetic domains in a triangular lattice. Large-scale dynamical simulations, enabled by the ML force-field models, are performed to investigate the coarsening of chiral domains after a thermal quench. While the chiral phase is described by a broken $Z_2$ Ising-type symmetry, we find that the characteristic size of chiral domains increases linearly with time, in stark contrast to the expected Allen-Cahn domain growth law for a non-conserved Ising order parameter field. The linear growth of the chiral domains is attributed to the orientational anisotropy of domain boundaries. Our work also demonstrates the promising potential of ML models for large-scale spin dynamics of itinerant magnets.
- Abstract（参考訳）: フラストレーションされたイテナント磁石は、しばしばトポロジカル電子構造を支える複雑な非コリニアまたは非コプレナー磁気秩序を示す。
正準例は、三角格子上の電子-スピン相互作用によって安定化されたキラルスピン秩序を持つ異常量子ホール状態である。
長距離の磁気秩序は2次元の熱ゆらぎに耐えられないが、離散イジング対称性の破れによるキラル秩序は有限温度でも持続する。
三角格子内のキラル磁区を安定化する複雑な電子-スピン相互作用をモデル化するためのスケーラブルな機械学習(ML)フレームワークを提案する。
ML力場モデルにより実現された大規模力学シミュレーションを行い, 熱クエンチ後のキラル領域の粗さについて検討した。
カイラル相は、Z_2$イジング型対称性の破れによって記述されるが、非保存イジング次数体に対する期待されるアレン・カーンのドメイン成長則とは対照的に、カイラル領域の特徴的大きさは時間とともに線形に増加する。
キラル領域の線形成長は、領域境界の配向異方性に起因する。
我々の研究は、イテナント磁石の大規模スピンダイナミクスに対するMLモデルの有望な可能性も示している。
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