Machine learning as an improved estimator for magnetization curve and spin gap
Machine learning as an improved estimator for magnetization curve and spin gap
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机器学习作为磁化曲线和自旋间隙的改进估计器
DOI：
10.1038/s41598-020-70389-0
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发表时间：
2020
影响因子：
4.6
通讯作者：
Nakamura Tota
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shogo Kato;Toshinao Yoshiba and Shinto Eguchi;Buscemi Francesco;M. Hirokawa;Nakamura Tota
磁化过程是研究磁性材料，特别是在量子自旋系统中寻找自旋液体态的一个非常重要的探针。然而，令人遗憾的是，理论分析的进展并不令人满意，主要是因为很难获得足够的数值数据来支持理论。在这里，我们提出了一个机器学习算法，产生的磁化曲线和自旋间隙以及穷人的数值数据。准确地估计了平台磁化强度、临界磁场和临界指数。其中一个超参数通过其分数来识别热力学极限中的自旋间隙是零还是有限。在检验了可精确求解的一维模型的有效性后，我们将我们的算法应用于可果美反铁磁体。我们从36个自旋的精确对角化数据得到的磁化曲线与132个自旋的DMRG结果一致。我们估计的自旋间隙在热力学极限在一个非常小的，但有限的值。
The magnetization process is a very important probe to study magnetic materials, particularly in search of spin-liquid states in quantum spin systems. Regrettably, however, progress of the theoretical analysis has been unsatisfactory, mostly because it is hard to obtain sufficient numerical data to support the theory. Here we propose a machine-learning algorithm that produces the magnetization curve and the spin gap well out of poor numerical data. The plateau magnetization, its critical field and the critical exponent are estimated accurately. One of the hyperparameters identifies by its score whether the spin gap in the thermodynamic limit is zero or finite. After checking the validity for exactly solvable one-dimensional models we apply our algorithm to the kagome antiferromagnet. The magnetization curve that we obtain from the exact-diagonalization data with 36 spins is consistent with the DMRG results with 132 spins. We estimate the spin gap in the thermodynamic limit at a very small but finite value.
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DOI：
10.1017/cbo9780511524332.002
发表时间：
1999-03
期刊：
--
影响因子：
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Minoru Takahashi
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