AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · भौतिकी · arXiv · 2026-10-19

क्रिस्टलीय चुंबकों में प्रतिक्रिया टेन्सरों के लिए भौतिकी-सूचित मशीन लर्निंग: कागोमे धातुओं पर अनुप्रयोग

मूल शीर्षक: Physics-Informed Machine Learning for Response Tensors in Crystalline Magnets: Application to Kagome Metals

गैर-संरेखीय (noncollinear) चुंबकों में चुंबकीय बनावटों से प्रतिक्रिया टेंसरों की भविष्यवाणी करना एक प्रमुख चुनौती है, और मौजूदा डिस्क्रिप्टर प्रथम-क्रम के बहुध्रुव विस्तारों या सरल चुंबकीय संरचनाओं तक सीमित थे। लेखकों ने किसी भी क्रिस्टल संरचना के लिए एक पूर्ण सममिति-अपरिवर्तनीय डिस्क्रिप्टर आधार बनाया और अनसहसंबद्ध, पदानुक्रमित रूप से स्थिर ऑर्डर पैरामीटर प्राप्त करने के लिए प्रिंसिपल कॉम्पोनेंट एनालिसिस को संशोधित किया। एक चुंबकीय कागोमे जालक की असामान्य हॉल चालकता पर लागू करने पर, उस व्यवस्था में जहाँ रैखिक समाश्रयण अच्छी तरह काम करता है, वर्गित समाश्रयण गुणांक ज़िपफ़-जैसे घात नियम का पालन करते थे।

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