基于机器学习的 Fe-Rh 薄膜磁晶各向异性预测
材料科学
2019-08-14 v1
摘要
最小绝对收缩与选择算子（Lasso）最初针对最小二乘模型提出，这一简单情形揭示了关于该估计量行为的诸多内容，并表明当协变量共线时系数估计未必唯一。利用此Lasso技术，我们分析了磁晶各向异性能量这一过渡金属薄膜中长期存在的问题，特别是MgO衬底上的Fe-Rh薄膜系统。我们的LASSO回归利用了从第一性原理计算获得的、在MgO(001)上七原子层二元Fe-Rh薄膜单 slab 的数据。在Fe-Rh薄膜情形下，我们成功发现了MCA能量与轨道磁矩各向异性之间的线性关系。
引用
@article{arxiv.1908.04762,
title = {Prediction magnetocrystalline anisotripy Fe-Rh thin films via machine leaning},
author = {Eun Sung Jekal and Hyunwoo Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.04762},
year = {2019}
}