ИИ и сложнейшие проблемы мира · Физика · arXiv · 2026-10-21
Направляемое симметриями машинное обучение спин-зависимого нелинейного холловского отклика
Оригинальное название: Symmetry-Guided Machine Learning of Spin-Dependent Nonlinear Hall Response
Диполь кривизны Берри может порождать нелинейный холловский ток даже тогда, когда линейный холловский отклик исчезает, однако одна лишь симметрия не определяет его величину или магнитную перестраиваемость. Полиномиальная модель с ограничениями симметрии предсказала обе компоненты диполя для 256 отложенных спиновых конфигураций, достигая R² > 0.9995 при опорном химическом потенциале. Результаты показывают, как заполнение носителями формирует как отклик, так и предсказуемость суррогатной модели по всему диапазону сканирования химического потенциала, где точность снижается сильнее для Dy.