Метод нейронных сетей для моделирования скирмионной решетки в композитном мультиферроике

Аннотация

Магнитоэлектрические наноплёнки представляют огромный интерес в качестве функциональных элементов ультра-плотных ячеек памяти. В основном состоянии в них могут формироваться различные топологические магнитные вихревые структуры размером в несколько нанометров. Качественные и количественные свойства таких структур сильно зависят от набора физических параметров. Для вычисления конфигурации основного состояния с заданными параметрами мы используем метод наискорейшего спуска, однако для исследования большого параметрического пространства требуются значительные вычислительные ресурсы. Для решения этой проблемы предлагается применение искусственных нейронных сетей (ИНС), с помощью которых построена зависимость между комбинациями параметров и соответствующими конфигурациями основного состояния с использованием относительно малого количества предварительно вычисленных конфигураций в качестве данных для обучения. Применение ИНС позволяет избежать чрезмерных вычислительных затрат при исследовании параметрического пространства и осуществляет выборку набора данных, при которых возможно существование стабильных нетривиальных конфигураций основного состояния в виде устойчивого скирмионного кристалла.