メーリングリストの皆様
東京大学生産技術研究所の李と申します。
羽田野研究室では、下記の通りセミナーを開催致します。
皆様の奮ってのご参加をお待ちしております。
なお、当研究室におけるセミナー情報は、次のリンクよりご覧頂けます。
hatano-lab.iis.u-tokyo.ac.jp/seminar-j.html (English: hatano-lab.iis.u-tokyo.ac.jp/seminar-e.html)
＊本案内は複数のメーリングリストにお送りしております。重複して受け取られました方は何卒ご容赦下さい。
記
日時：２０１９年０７月１０日（水）１３時３０分〜 Wed, Jul 10, 1:30pm
場所：東京大学 生産技術研究所 千葉実験所 研究実験棟Ｉn210号室
道程：http://hatano-lab.iis.u-tokyo.ac.jp/access-j.html (English: hatano-lab.iis.u-tokyo.ac.jp/access-e.html)
講師：中村統太さん（芝浦工大）Dr. Tota Nakamura (SIT)
演題：Machine learning as an improved estimator for magnetization curve and spin gap
要旨：
A magnetization curve $M(H)$ is obtained by a numerical differentiation of the ground-state energy $E(M)$ as $H=dE(M)/dM = E(M+1)-E(M)$. Since the energy data are discrete, the magnetization curve shows a step-wise behavior.
In this talk, we introduce a machine learning algorithm known as the Gaussian kernel regression (GKR) to evaluate a continuous magnetization curve out of discrete ground-state energy data. The spin gap is also obtained from the magnetic field $H(0)$ at which the magnetization curve begins. The method is tested in the S=1/2 bond-alternation XY chain and the kagome antiferromagnet. We may replace the conventional numerical differentiation and the data extrapolation by this method.
参考文献
[1] K. Harada, Phys. Rev. E 84, 056704 (2011).
[2] T. Nakamura, Phys. Rev. E 93, 011301(R) (2016).
[3] T. Nakamura, arXiv:1902.02941.
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李 宰河
〒277-8574 千葉県柏市柏の葉5-1-5
東京大学生産技術研究所
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Computational Material Physics Mailing List
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