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![arXiv:2210.17423v2 [cond-mat.str-el] 27 Jun 2023](/simg/g:\will\search\icon\source\4\467c424abd8564b644ec69d7697864ddcf981344.webp)
arXiv:2210.17423v2 [cond-mat.str-el] 27 Jun 2023
我们引入了连接的确定性算法的自旋对称性破裂扩展[Phys。修订版Lett。 119，045701（2017）]。 在抗铁磁状态周围产生的系统扰动膨胀允许直接在磁有序相内进行数值精确的计算。 我们在半完成时显示了三维立方哈伯德模型的磁相图和热力学的新精确结果。 通过在低至中间耦合方面的顺序参数的详细计算，我们建立了N´Eel相边界。 其附近的批判行为与O（3）海森堡普遍性类别兼容。 通过确定熵的演变，通过相变的温度降低，我们确定了在U/T = 4时的不同物理状态。 我们为抗铁磁圆顶内部深处的几个热力学量提供定量结果，直至较大的相互作用强度，并研究Slater和Heisenberg Corgimes之间的交叉。Lett。119，045701（2017）]。在抗铁磁状态周围产生的系统扰动膨胀允许直接在磁有序相内进行数值精确的计算。我们在半完成时显示了三维立方哈伯德模型的磁相图和热力学的新精确结果。通过在低至中间耦合方面的顺序参数的详细计算，我们建立了N´Eel相边界。其附近的批判行为与O（3）海森堡普遍性类别兼容。通过确定熵的演变，通过相变的温度降低，我们确定了在U/T = 4时的不同物理状态。我们为抗铁磁圆顶内部深处的几个热力学量提供定量结果，直至较大的相互作用强度，并研究Slater和Heisenberg Corgimes之间的交叉。
![利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9387ec6c0b051bb435b36d1f49766d3c18604346.png)
利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]
(1) R. Gómez-Bombarelli, J.N.魏，D. Duvenaud，J.M.Hernandez-Lobato、B. Sanchez-Lengeling、D. Sheberla、J. Aguilera-Iparraguirre、T.D.希泽尔 R.P.亚当斯和 A.Aspuru-Guzik.，“使用数据驱动的分子连续表示进行自动化学设计”，ACS Central Science，卷。4，没有。2，第268-276，2018 年 2 月。(2) T.Guo, D.J.Lohan 和 J.T.Allisony，“使用变分自动编码器和风格迁移进行拓扑优化的间接设计表示”，AIAA 2018-0804。https://doi.org/10.2514 / 6.2018-0804，2018年。(3) S. Oh、Y. Jung、S. Kim、I. Lee 和 N. Kang，“深度生成设计：拓扑优化与生成模型的集成，”J.机械设计，卷。141，号。11, 111405, 2019.(4) 五十岚一，伊藤桂一，《人工知能(AI)技术と电磁気学を用いた最适设计［I］──トポロジー最适化──，》信学志，卷．105，没有。1. 页2022 年 33-38 日。(5) H. Sasaki 和 H. Igarashi，“深度学习加速拓扑优化”，IEEE Trans。Magn.，卷。55，没有。6，7401305，2019。(6) J. Asanuma、S. Doi 和 H. Igarashi，“通过深度学习进行迁移学习：应用于电动机拓扑优化, ” IEEE Trans.Magn., 卷。56, no.3, 7512404, 2020.(7 ) T. Aoyagi、Y. Otomo、H. Igarashi1、H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Arita，“使用深度学习进行拓扑优化预测电流相关电机扭矩特性”，将在 COMPUMAG2021 上发表。(8) R.R.Selvaraju、M. Cogswell、A. Das、R. Vedantam、D. Parikh 和 D. Batra，“Grad-CAM：来自深层的视觉解释网络通过基于梯度的定位，” Proc.IEEE Int.Conf.计算机视觉 ( ICCV )，第< div> 618-626，2017 年。(9) H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Igarashi，“用于电动机设计的可解释深度神经网络”，IEEE Trans。Magn.，卷57，号6，8203504，2021。(10) X.Y.Kou，G.T.Parks，和 S.T.< div> Tana，“功能优化设计
双心心炎表现出来后19点发作后，患者
- 在5至300 K的范围内研究了它们，并在室温下观察到铁磁相。P3HT中磁矩的起源及其铁磁相互作用与在氧化/还原过程中聚合物链中的极性形成有关。关键字：导电聚合物，铁磁性，poly（3-己基滋养）（P3HT）。在5至300 K的温度范围内研究了摘要的聚集（3-己基噻吩）（P3HT）磁力特性，并在环境处发现了铁电磁相。P3HT中磁矩的起源及其铁磁相互作用与聚合物链中极性链氧化/还原过程中极性子的形成有关。关键字：导电聚合物，铁磁剂，poly（3-己基噻吩）。
CSP Gen3：阳光液相途径CSP Gen3：阳光液相途径
团队受益于多个工业合作伙伴的贡献 - 首先也是最重要的是，Bridgers＆Paxton的Dwight Dorsey努力将不同的研究组件整合到液相系统的功能设计中。Dwight的实践经验和看似无限的耐心对于我们将这项技术的可行综合设计融合在一起的能力至关重要。如图2所示，该项目受益于多个合同合作伙伴。团队负责人和公司包括与JT Thorpe＆Son，Gordon Bigham的Dwight，Joe Rigby，与Job Industrial Services一起，Dereje Shiferaw与Vacuum Process Engineering一起，Glen Bostick，Glen Bostick和David Wait与Nooter/Eriksen和Nathan Tedford一起使用Hatch。Dan Barth具有高温系统设计，汉克价格和Bruce Kelly的太阳能动力学为熔融盐提供了有关泵，阀门和油箱设计的重要细节。与ICL的Reinhard Effenberger博士是研究计划的早期且一致的支持者，领导了工业盐化学的努力。
advnf：减少使用对抗性学习的有条件归一流流程中的模式崩溃
我们研究了与指数α具有长距离铁磁相互作用衰减的量子图链的相图和临界特性，这是针对当前捕获的离子实验的直接利益的指数α的。使用大规模路径积分蒙特卡洛模拟，我们研究了地面状态和非零温度状态。我们确定铁磁相的相边界，并获得铁磁 - 磁磁过渡温度的准确估计。我们进一步确定了相应过渡的关键指数。我们的结果与某些关键指数中的相互作用指数α> 1的现有预测一致。我们还谈到了难以捉摸的α<1，我们发现地面状态和非零温度转变的通用类别与α= 0的平均值限制一致。我们的工作不仅有助于理解远程相互作用量子模型的平衡特性，而且对于解决基本的动力学方面，例如有关此类模型中的热量问题的问题也很重要。
带相变热储存的热泵
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