[12p-A301-1~9] Development of multinary compounds based on engineering for diverse stable phases -Future Materials Exploring Initiative ~Future of Environment and Energy Materials~ -

[12p-A301-4] Information extraction from magnetic domain structure by machine learning: Designing of pseudo-free-energy for exploring diverse stable phases

〇Masato Kotsugi^1,2 (1.Tokyo Univ. of Sci., 2.MI2I)

Keywords:Machine learning, Magnetic domain, Diverse stable phases

我々は磁区構造データを磁化分布の情報と見做し、現代的な情報科学を積極的に活用することで、計測データに内在する本質的な情報の抽出を試みている。この際にポイントとなるのは、磁化分布の空間的な不均一性をどのように記述し、系の不安定性をどのように表現するか、が挙げられる。この解決には、情報科学の記述子を磁気物理のアナロジーとして利用し、新しい自由エネルギーの形式を定めることが有用と考えられる。講演では近年我々が取り組んでいる下記の研究事例について紹介する予定にしている。
1）パーシステントホモロジー(PH)を用いた磁区構造解析
2）LLGとPHを組み合わせた擬自由エネルギー図形の描画
3）コンビナトリアル手法による磁気相転移のハイスループット解析