muSR结合机器学习计算揭示Ba3LnRu2O9磁基态差异
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muSR结合机器学习计算揭示Ba3LnRu2O9磁基态差异
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AI 综述
S. Ghosh、K. Sharma 等（T. Basu 团队）在 arXiv 论文 2610.12726v1 中，用 μSR 结合机器学习辅助的缪子位点与偶极场计算，研究了 6H 钙钛矿 Ba3GdRu2O9 与 Ba3HoRu2O9 这两个 4d-4f 耦合体系中稀土各向异性对磁基态的作用。 结果显示两者磁性显著不同：Ba3HoRu2O9 在 46 K 和 10 K 相继进入磁有序，且表现为多尺度非均匀磁态；Ba3GdRu2O9 则主要在 14.5 K 以下形成较均匀的反铁磁态。 据论文，机器学习辅助计算表明 μSR 中观察到的宽场分布自然来源于缪子在不同结构位点感受到共存的磁性畴。
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最新进展10月12日 12:00
μSR与机器学习计算揭示Ba3LnRu2O9中从均匀到多尺度非均匀的复杂磁性报道时间线
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10月12日
- arXiv · Strongly Correlated ElectronsμSR与机器学习计算揭示Ba3LnRu2O9中从均匀到多尺度非均匀的复杂磁性
S. Ghosh等人利用 μSR 和机器学习辅助的正离子位点、偶极场计算，研究 Ba3GdRu2O9 与 Ba3HoRu2O9 的磁性差异。Ba3HoRu2O9 在 46 K 和 10 K 出现相继磁有序，并表现为多尺度非均匀磁态；相比之下，Ba3GdRu2O9 主要在 14.5 K 以下形成较均匀的反铁磁态。
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