Машинное обучение для поиска топологических спиновых структур
Г.В. Парадеженко†а,
А.А. Первишко‡а,б,
Д.И. Юдин§а,б аСколковский институт науки и технологий, Территория Инновационного Центра Сколково , Большой бульвар 30, стр.1, Москва, 121205, Российская Федерация бДальневосточный федеральный университет, ул. Суханова 8, Владивосток, 690950, Российская Федерация
Представлен альтернативный метод численного моделирования топологических магнитных структур с использованием нейросетевого алгоритма. Обсуждаются модель локализованных спинов, где формирование топологических магнитных структур является результатом конкуренции между билинейными по спинам симметричным обменным взаимодействием и антисимметричным взаимодействием, обусловленным обменно-релятивистскими эффектами, а также модель зонного магнетика, где к возникновению некомпланарных спиновых конфигураций приводит учёт мультиспиновых взаимодействий. Применимость предложенного метода проиллюстрирована в случае двумерных и трёхмерных магнитных систем на примере образования решёток скирмионов и антискирмионов, магнитных ежей и скирмионных трубок соответственно.
Ключевые слова: магнетики, машинное обучение, спин-орбитальное взаимодействие, взаимодействие Дзялошинского—Мории, мультиспиновые взаимодействия, скирмионы, антискирмионы, магнитные ежи PACS:07.05.Mh, 75.10.−b, 75.30.−m, 75.40.Cx (все) DOI:10.3367/UFNr.2022.12.039303 URL: https://ufn.ru/ru/articles/2023/11/g/ 001131650500006 2-s2.0-85182587213 2023PhyU...66.1164P Цитата: Парадеженко Г В, Первишко А А, Юдин Д И "Машинное обучение для поиска топологических спиновых структур" УФН193 1237–1247 (2023)
@article{Paradezhenko:2023,author = {G. V. Paradezhenko and A. A. Pervishko and D. I. Yudin},title = {Machine learning for the search for topological spin textures},publisher = {Uspekhi Fizicheskikh Nauk},year = {2023},journal = {Usp. Fiz. Nauk},volume = {193},number = {11},pages = {1237-1247},url = {https://ufn.ru/ru/articles/2023/11/g/},doi = {10.3367/UFNr.2022.12.039303}}
Поступила: 19 октября 2022, доработана: 24 ноября 2022, одобрена в печать: 21 декабря 2022