Applying Machine Learning to Elucidate Ultrafast Demagnetization Dynamics in Ni and Ni<sub>80</sub>Fe<sub>20</sub>
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the correlation between fast and ultrafast demagnetization (UFD) processes is crucial for elucidating the microscopic mechanisms underlying UFD, which is pivotal for various applications in spintronics. Initial theoretical models attempt to establish this correlation but face challenges due to the complex interplay of physical phenomena. To address this, a variety of machine learning (ML) methods are employed, including supervised learning regression algorithms and symbolic regression (SR), to analyze limited experimental data and derive meaningful mathematical expressions between demagnetization time ( τ M ) and the Gilbert damping factor ( α ). The results reveal that polynomial regression and K‐nearest neighbors algorithms perform best in predicting τ M . Additionally, variable‐selection sure‐independence‐screening‐and‐sparsifying‐operator (VS‐SISSO) as a SR method suggests a direct correlation between τ M and α for Ni and Ni 80 Fe 20 , indicating spin‐flip scattering predominantly influences the UFD mechanism. The developed models demonstrate promising predictive capabilities, validated against independent experimental data. Comparative analysis between different materials underscores the significant impact of material properties on UFD behavior. This study underscores the potential of ML in unraveling complex physical phenomena and offers valuable insights for future research in ultrafast magnetism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».