Buchumschlag

Coarsening of chiral domains in itinerant electron magnets: A machine learning force field approach

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Fan, Yunhao, Zhang, Sheng, Chern, Gia-Wei
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Strongly Correlated Electrons Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Machine learning force-field model for kinetic Monte Carlo simulations of itinerant Ising magnets
von: Tyberg, Alexa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Machine-learning force-field models for dynamical simulations of metallic magnets
von: Chern, Gia-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Graph neural network force fields for adiabatic dynamics of lattice Hamiltonians
von: Fan, Yunhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Machine-learning modeling of magnetization dynamics in quasi-equilibrium and driven metallic spin systems
von: Chern, Gia-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Machine learning nonequilibrium phase transitions in charge-density wave insulators
von: Fan, Yunhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Equivariant Neural Networks for Force-Field Models of Lattice Systems
von: Fan, Yunhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhanced coarsening of charge density waves induced by electron correlation: Machine-learning enabled large-scale dynamical simulations
von: Yang, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Machine Learning Force-Field Approach for Itinerant Electron Magnets
von: Zhang, Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Echo State network for coarsening dynamics of charge density waves
von: Dinh, Clement, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Convolutional neural networks for large-scale dynamical modeling of itinerant magnets
von: Cheng, Xinlun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Kinetics of orbital ordering in cooperative Jahn-Teller models: Machine-learning enabled large-scale simulations
von: Ghosh, Supriyo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nonequilibrium Dynamics of Gating-Induced Resistance Transition in Charge Density Wave Insulators
von: Zhang, Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Machine Learning Modeling of Charge-Density-Wave Recovery After Laser Melting
von: Bakshi, Sankha Subhra, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Transformer Learning of Chaotic Collective Dynamics in Many-Body Systems
von: Jang, Ho, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Kinetics of Peierls dimerization transition: Machine learning force-field approach
von: Jang, Ho, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Degenerate Manifolds of Frustrated Magnets with Boltzmann Machines
von: Jang, Ho, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Coarsening dynamics of Ising-nematic order in a frustrated Heisenberg antiferromagnet
von: Yang, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gauge-Equivariant Graph Neural Networks for Lattice Gauge Theories
von: Rayat, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Graph Neural Networks in the Wilson Loop Representation of Abelian Lattice Gauge Theories
von: Rayat, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Emergent Spatial Textures from Interaction Quenches in the Hubbard Model
von: Bakshi, Sankha Subhra, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Photo-induced pattern formations and melting of charge-density-wave order
von: Yang, Lingyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Suppressed coarsening after an interaction quench in the Holstein chain
von: Jang, Ho, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From chiral spin liquids to skyrmion fluids and crystals, and their interplay with itinerant electrons
von: Albarracín, F. A. Gómez, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Topological phase diagrams of in-plane field polarized Kitaev magnets
von: Chern, Li Ern, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Superconductivity and magnetism in bilayer nickelates: itinerant perspective
von: Wu, Yi-Ming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Anomalous coarsening and nonlinear diffusion of kinks in an one-dimensional quasi-classical Holstein model
von: Jang, Ho, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evidence for itinerant electron-local moment interaction in Li-doped $α$-MnTe
von: Zhang, Tingjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The action of the nearest neighbor Coulomb repulsion on the homogeneity in the high concentration domain for itinerant systems
von: Gulacsi, Zsolt
Veröffentlicht: (2025)

Scalable quantum dynamics compilation via quantum machine learning
von: Zhang, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Pseudospin Formulation of Quench Dynamics in the Semiclassical Holstein Model
von: Yang, Lingyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Schwinger-Boson Mean-Field Study of the Anisotropic Kagome Antiferromagnet
von: Bakshi, Sankha Subhra, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Solution of the Anderson chain with two-particle hybridization of localized and itinerant electrons
von: Karnaukhov, Igor N.
Veröffentlicht: (2025)

Altermagnetism from interaction-driven itinerant magnetism
von: Giuli, Samuele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nesting-driven ferromagnetism of itinerant electrons
von: Rodionov, Ya. I., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predicting magnetism with first-principles AI
von: Geier, Max, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multiple-$Q$ spin textures induced by spiral--staggered interference in one-dimensional itinerant magnets
von: Hayami, Satoru, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Magnetoresistance in the helical itinerant magnets MnSi and Mn$_{1-x}$Co$_x$Si
von: Petrova, A. E., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Interaction-driven spin polaron in itinerant flat-band ferromagnetism
von: Zhou, Wei-Tao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Phase-space networks and connectivity of the kagome antiferromagnet
von: Le, Brandon B., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Energy landscape of the kagome antiferromagnet: Characterization of multiple energy scales
von: Le, Brandon B., et al.
Veröffentlicht: (2026)