一种电压响应的强偶极耦合宏自旋网络及其计算中的涌现动力学
材料科学
2025-12-29 v2 介观与纳米尺度物理
摘要
涌现行为是由简单元素之间局部相互作用产生的行为，在自然界中普遍存在，构成我们大脑高效计算的基础。然而，在低能源刺激下，在人工材料中实现此类动力学仍是一个根本性挑战。虽然偶极-偶极相互作用在磁性存储中通常被抑制，但本文利用并放大了这些相互作用，在晶圆尺度上构建了一个SmCo5宏自旋强偶极耦合网络，该网络可显示出对电压脉冲的响应式、交互驱动的集体动力学。该网络结合了三个关键要素：通过大型单域宏自旋实现的强偶极耦合、近1000倍的 coercivity 电压控制、以及具有扰乱的 Ising 样能量景观的无序网络拓扑。在施加1 V脉冲后，网络进入一种涌现相互作用驱动磁行为的 regime，包括自发去磁化、磁化强度显著增强、可逆冻结与恢复演化，以及对低能磁配置的随机收敛。所有这些行为在单个纳米磁铁尺度下都不存在。此外，通过构建强偶极耦合宏自旋网络的微磁模型，我们展示了这种高度非线性、高维集体动力学可以实现精确的 Mackey-Glass 混沌预测和多类别无人机信号分类。本工作将电压响应的强耦合SmCo5网络确立为探索在环境条件下先前无法接近的涌现磁动力学的中尺度平台，也为基于网络层面本征物理相互作用驱动的可扩展低电压计算提供了一条全新的路径。
引用
@article{arxiv.2512.20906,
title = {A voltage-responsive strongly dipolar-coupled macrospin network with emergent dynamics for computing},
author = {Xinglong Ye and Zhibo Zhao and Qian Wang and Jiangnan Li and Fernando Maccari and Ning Lu and Christian Dietz and Esmaeil Adabifiroozjaei and Leopoldo Molina-Luna and Yufeng Tian and Lihui Bai and Guodong Wang and Konstantin Skokov and Yanxue Chen and Shishen Yan and Robert Kruk and Horst Hahn and Oliver Gutfleisch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.20906},
year = {2025}
}