人工自旋网络中的可调随机性

超材料通过对其内部结构的工程化设计，提供了人工生成高级功能的可能性。人工自旋网络将大量纳米尺度磁元耦合在一起，是有前景的超材料候选者，可通过调节磁元间的局域相互作用来控制集体磁行为。本工作中，人工自旋网络中磁畴壁的运动导致了超材料的可调随机响应，该响应可通过外磁场与局域晶格修饰进行定制。这类可调随机网络利用纳米尺度磁畴壁运动固有的随机性，产生可控的随机响应。加拉顿板是阐释随机性控制的标志性演示：在该系统中，多个小球落入钉阵列以生成钟形曲线，可通过阵列间距或板倾斜度修改。我们利用人工自旋网络对该实验进行纳米尺度重构，以展示可调随机性。这类可调随机网络为后冯·诺依曼计算架构（如贝叶斯感知或随机神经网络）开辟了新路径，其中随机性被用以高效执行复杂计算任务。