論文の概要: Machine learning force-field model for kinetic Monte Carlo simulations of itinerant Ising magnets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19780v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 15:35:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:18:18.900530
• Title: Machine learning force-field model for kinetic Monte Carlo simulations of itinerant Ising magnets
• Title（参考訳）: イジング磁石の運動モンテカルロシミュレーションのための機械学習力場モデル
• Authors: Alexa Tyberg, Yunhao Fan, Gia-Wei Chern,
• Abstract要約: 電子イジングシステムの大規模動力学的モンテカルロ(kMC)シミュレーションのためのスケーラブル機械学習(ML)フレームワークを提案する。 本手法は第一原理分子動力学シミュレーションで広く用いられているML力場モデルに類似している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We present a scalable machine learning (ML) framework for large-scale kinetic Monte Carlo (kMC) simulations of itinerant electron Ising systems. As the effective interactions between Ising spins in such itinerant magnets are mediated by conducting electrons, the calculation of energy change due to a local spin update requires solving an electronic structure problem. Such repeated electronic structure calculations could be overwhelmingly prohibitive for large systems. Assuming the locality principle, a convolutional neural network (CNN) model is developed to directly predict the effective local field and the corresponding energy change associated with a given spin update based on Ising configuration in a finite neighborhood. As the kernel size of the CNN is fixed at a constant, the model can be directly scalable to kMC simulations of large lattices. Our approach is reminiscent of the ML force-field models widely used in first-principles molecular dynamics simulations. Applying our ML framework to a square-lattice double-exchange Ising model, we uncover unusual coarsening of ferromagnetic domains at low temperatures. Our work highlights the potential of ML methods for large-scale modeling of similar itinerant systems with discrete dynamical variables.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,kMCシミュレーションの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。 このようなイジングスピン間の効果的な相互作用は電子を伝導することによって媒介されるため、局所的なスピン更新によるエネルギー変化の計算は電子構造問題を解く必要がある。 このような繰り返し電子構造計算は、大規模システムでは圧倒的に禁じられる可能性がある。 局所性原理を仮定して、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを構築し、有限近傍のIsing構成に基づいて、与えられたスピン更新に伴う有効局所場と対応するエネルギー変化を直接予測する。 CNNのカーネルサイズは一定に固定されているため、モデルは大きな格子のkMCシミュレーションに直接拡張可能である。 本手法は第一原理分子動力学シミュレーションで広く用いられているML力場モデルに類似している。 MLフレームワークを正方格子二重交換イジングモデルに適用し、低温での強磁性ドメインの異常な粗さを明らかにする。 我々の研究は、離散動的変数を持つ類似の反復システムの大規模モデリングにおけるML手法の可能性を強調した。

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