DSpinGNN: A Physics-Informed Equivariant Graph Neural Network for Dynamic Magnetic Exchange Prediction in Strain-Deformed Monolayer CrI
यह शोध पत्र DSpinGNN को प्रस्तुत करता है, जो एक भौतिकी-सूचित इक्विवेरिएंट ग्राफ न्यूरल नेटवर्क है जो स्ट्रेन-विकृत मोनोलेयर CrI में गतिशील चुंबकीय विनिमय युग्मन (magnetic exchange couplings) की सटीक भविष्यवाणी करता है, जिससे बड़े पैमाने पर सिमुलेशन संभव हो पाते हैं जो मेसोस्कोपिक विनिमय बनावट और डोमेन वॉल व्यवहारों को प्रकट करते हैं जो पारंपरिक प्रथम-सिद्धांत विधियों के लिए अप्राप्य हैं।