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論文

Excitation and transport of bound magnon clusters in frustrated ferromagnetic chain

大西 弘明

Journal of Physics; Conference Series, 2207, p.012045_1 - 012045_6, 2022/03

By exploiting density-matrix renormalization group methods, we study magnetic and transport properties of a frustrated quantum spin chain with ferromagnetic nearest-neighbor and antiferromagnetic next-nearest-neighbor exchange interactions in an applied magnetic field. In high magnetic fields, there appear a series of spin multipole liquid ground states such as quadrupole, octupole, and hexadecapole, which are two-, three-, and four-magnon bound states, respectively. Since the low-energy excitation is governed by multi-magnon bound states, we envisage that bound magnon clusters would carry spin current. We will report detailed analyses of multipole excitation spectra and current correlation functions, and discuss how the magnon clusters contribute to the transport.

口頭

Self-learning hybrid Monte Carlo; A First-principles method

志賀 基之; 小林 恵太; 奥村 雅彦; 永井 佑紀

no journal, , 

本研究では自己学習ハイブリッドモンテカルロ法を紹介する。この方法では、機械学習ポテンシャルを利用することで、第一原理密度関数理論(DFT)に基づくシミュレーションの統計的サンプリングを加速できる。近似的な機械学習ポテンシャルエネルギー曲面上の運動として生成した軌跡をDFTエネルギーに基づくメトロポリスアルゴリズムによって確率的に採択する。このとき、特定の熱力学的条件に対してDFTレベルで正確なアンサンブルが生成される。一方、機械学習ポテンシャルは、サンプリングを行いながら訓練することで、自動的に改善される。

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