講演情報
[19p-C601-2]同変ニューラルネットワークを用いた遍歴磁性スピンダイナミクスシミュレーションの高速化
〇(D)宮崎 優1 (1.東大工)
キーワード：
マイクロマグネティックシミュレーション,幾何学的深層学習,スピントロニクス
伝導電子と局在スピンが相互作用する磁性金属のスピンダイナミクス計算は伝導電子を量子的に扱った際の計算コストの高さから扱えるサイズが強く制限される。私は伝導電子の計算を代替し、シミュレーションを高速化・大規模化するための同変ニューラルネットワークを提案する。提案したニューラルネットワークは優れた予測性能を持ち、複雑なフラストレーションを持つスキルミオン結晶の相転移をシミュレートすることも可能である。