Perspectives on inverse design for AI magnonics
本文综述了“人工智能磁子学”(AI magnonics)这一新兴领域,该领域将用于优化磁子器件的机器学习驱动逆向设计与用于神经形态计算的磁子硬件结合在一起 much,同时概述了创建通用、可重构磁子平台的当前方法论、开放性挑战及未来方向。
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凝聚态物理中的介观尺度领域,正探索着微观量子世界与宏观经典物理之间迷人的交界地带。在这里,电子的行为既不完全遵循单个原子的规律,也不完全服从大块材料的特性,而是展现出独特的集体行为,为未来量子计算和新型电子器件奠定了基石。
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本文综述了“人工智能磁子学”(AI magnonics)这一新兴领域,该领域将用于优化磁子器件的机器学习驱动逆向设计与用于神经形态计算的磁子硬件结合在一起 much,同时概述了创建通用、可重构磁子平台的当前方法论、开放性挑战及未来方向。
本研究利用探针粒子模拟证明,源自三维力场的力等值面成像能够通过保留分子骨架细节并实现非平面及三维分子的定量取向恢复,从而有效克服传统高分辨率原子力显微镜(AFM)的局限性。
本文表明,通过亚格点依赖型阻尼和自旋轨道力矩对反铁磁绝缘体/非磁性金属结进行非厄米控制,能够实现螺旋度选择性的吸收增强和在稳定性阈值附近的线宽收缩,为可调谐亚太赫兹/太赫兹器件提供了一个关键原理。
本文研究了具有三近邻耦合的一维链中拓扑非平凡的多临界点,通过拓扑不变量和判别式分析表征了其稳定的局域边缘模和二次色散,并揭示了强无序下的无能隙安德森局域化相。
本文报告了在 Pb1-xSnxSe 量子阱中发现量子霍尔谷向列相的实验证据,证明了自发性和显式 SU(3) 味对称性破缺,为研究 SU(3) 系统内的多体物理提供了基础性的见解。
本文表明,拓扑绝缘体表现出由其边界态引起的负表面刚度所驱动的本征界面不稳定性,从而导致界面生长动力学受时空混沌的库拉莫托-西瓦希金斯基方程支配。
本文引入了两种计算高效的方法——一种广义形变势模型和一种机器学习插值方法,旨在利用极少量的第一性原理计算,准确预测半导体中的电子-声子耦合及热电输运性质,其中机器学习方法展现出了更高的准确性和更易实现的特性。
本文证明了科宾诺圆盘(Corbino disk)中的断层电子输运会产生一个超弹道边界层,该边界层通过电极曲率参数化地增强了二次磁电阻,揭示了三种不同的磁场机制(断层、流体动力学和欧姆机制),并为实验中观察到的异常电子粘度标度律提供了一种潜在的解释。
本研究表明,对 (CoFe)GeTe 施加压力显著增强了层间交换相互作用,并揭示了其剧烈的磁滞转变源于奇偶层数效应,而非共存的铁磁相。
本研究利用偏振分辨拉曼光谱和密度泛函理论证明,CoNbSe 中的钴插层通过布里渊区折叠重构了振动谱,但并未贡献拉曼活性模式,同时揭示了尽管在交错磁性转变处不存在不连续性,A 模式仍存在自旋-声子耦合现象。