复杂网络的隐藏几何与动力学：具有成对与基于三角形相互作用的纳米组装中的自旋反转

近期对从大脑到社交图等表示复杂系统的网络的研究揭示了其高阶结构，可用单形（三角形、四面体及更高阶团）的聚合来描述。当前研究旨在借助代数拓扑方法和深度图论来量化这些隐藏几何，并理解单纯复形上的动力学过程。此处，我们利用近期提出的单形几何自组装模型来生长三角形纳米网络，并研究其上场驱动的自旋反转过程。由于附着于节点的伊辛自旋间存在反铁磁相互作用，该组装理想地支持几何阻挫，其被公认为凝聚态物理中某些新现象的根源。在动力学模型中，从成对相互作用到基于三角形的相互作用的逐渐切换由一参数控制。因此，每个三角形上的自旋阻挫效应让位于由三角形复杂排列所决定的介观有序。我们展示了这些相互作用间的平衡如何改变磁滞回线的形状。同时，伴随的巴克豪森噪声中的涨落表现出自组织临界性的稳健指标，该临界性仅由网络几何诱发，无任何磁无序。