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铁磁 GdFeCo 合金中的相变学习

材料科学 2021-01-26 v2 计算物理 量子物理

摘要

我们给出了利用机器学习识别铁磁 GdFeCo 合金中相变的结果。该系统中寻找相变的方法基于“learning by confusion”方案,其允许使用通用的 WW 形来表征相变。通过应用“learning by confusion”方案,我们获得了表征 GdFeCo 合金三重相变点的二维 WW 形曲面。我们证明我们的结果与热力学势数值最小化过程完全一致,然而我们基于机器学习的方案在相变识别任务中具有加速的潜力。

关键词

引用

@article{arxiv.2010.16237,
  title  = {Learning phase transitions in ferrimagnetic GdFeCo alloys},
  author = {N. A. Koritsky and S. V. Solov'yov and A. K. Fedorov and A. K. Zvezdin},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2010.16237},
  year   = {2021}
}

备注

4 pages, 2 figures; Published in IEEE Xplore