Development of a Physics-Informed Neural Framework, MEOWN, for Rapid Prediction of Muon Stopping Sites in Crystalline Materials, for understanding Quantum Magnet employing Muon Spectroscopy
本論文は、静電モデリングと対称性駆動の最適化を組み合わせることで、結晶材料内におけるミューオンの停止サイトを迅速かつ正確に予測する物理情報に基づく機械学習フレームワークであるMEOWNを紹介しており、量子磁性を研究するための従来の密度汎関数理論手法に代わる計算効率の高い選択肢を提供する。