AI预测的PT对称磁性材料
材料科学
2025-05-27 v1
摘要
具有Parity-time-reversal对称性的奇偶奇偶性反磁性材料(AFM1)因其在量子传输和光学效应上的对称性启用特性而备受关注。这些材料在能带色散中包含奇偶性项，导致能带不对称，从而实现磁压电效应、非双向导电性和光电流产生等响应。此外，它们可能支持无自旋轨道耦合的非线性斯格鲁姆效应，为高效的自旋电流生成提供途径。我们通过结合人工智能、密度泛函理论(DFT)和对称性分析，识别出23个候选AFM1材料。使用包含AFM1特定对称性约束的图神经网络模型，对Materials Project中的化合物进行筛选，以寻找高概率的AFM1候选材料。DFT计算显示，AFM1在23个候选材料中测试的磁构型中能量最低。这包括3个实验验证的AFM1材料、10个结构磁性未知的合成化合物，以及10个尚未合成的材料。
引用
@article{arxiv.2505.18620,
title = {AI-predicted PT-symmetric magnets},
author = {Hao Wu and Daniel F. Agterberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.18620},
year = {2025}
}