論文の概要: Predicting magnetism with first-principles AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09093v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 19:00:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.195179
• Title: Predicting magnetism with first-principles AI
• Title（参考訳）: 第一原理AIによる磁気予測
• Authors: Max Geier, Liang Fu,
• Abstract要約: ニューラルネットワークの変分モンテカルロを用いた多電子シュルディンガー方程式を解く。 We predict itinerantmagism in WSe$/WS$magnetic$ and an antiferro insulator in twisted $-valley homobilayer。 これは計算コストを大幅に削減し、より高速で信頼性の高い磁気材料設計の道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computational discovery of magnetic materials remains challenging because magnetism arises from the competition between kinetic energy and Coulomb interaction that is often beyond the reach of standard electronic-structure methods. Here we tackle this challenge by directly solving the many-electron Schrödinger equation with neural-network variational Monte Carlo, which provides a highly expressive variational wavefunction for strongly correlated systems. Applying this technique to transition metal dichalcogenide moiré semicondutors, we predict itinerant ferromagnetism in WSe$_2$/WS$_2$ and an antiferromagnetic insulator in twisted $Γ$-valley homobilayer, using the same neural network without any physics input beyond the microscopic Hamiltonian. Crucially, both types of magnetic states are obtained from a single calculation within the $S_z=0$ sector, removing the need to compute and compare multiple $S_z$ sectors. This significantly reduces computational cost and paves the way for faster and more reliable magnetic material design.
• Abstract（参考訳）: 磁性は運動エネルギーとクーロン相互作用の競合から生じ、しばしば標準的な電子構造法の範囲を超えている。 ここでは、強相関系に対して高度に表現力のある変動波動関数を提供するモンテカルロによる多電子シュレーディンガー方程式を直接解くことで、この問題に取り組む。 この手法を遷移金属ジアルコゲナイドモアレ半導体に応用し、WSe$2$/WS$2$の遍歴強磁性と反強磁性絶縁体をツイストした$$$-ヴァリーホモバイ層で予測する。 重要なことに、どちらの種類の磁気状態も、$S_z=0$セクター内の1つの計算から得られ、複数の$S_z$セクターを計算し比較する必要がなくなる。 これは計算コストを大幅に削減し、より高速で信頼性の高い磁気材料設計の道を開く。

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