학부 연구생때 했던 주제인데, 거의 완벽한 큐브형 페로브스카이트의 격자구조를 외부 자장으로 살짝 찌그러트렸더니 반강자성을 보였음.
격자 구조가 뒤틀리면서 오비탈 구조가 변형되고 특정 오비탈끼리 겹쳐서 혼성화되면서 스핀 배열이나 전자 상호작용이 더 복잡해지면서 이런 현상이 일어난거라고 생각하고 머신러닝을 써봤음.
어떤 에너지와 모멘텀(k)이 이런 자기적 성질에 기여했는지 알아보려고 Feature Selection 갈겼는데, Chi-square 방법으로는 격자의 고대칭점이 크게 기여하는게 확인되더라.
그래서 격자가 뒤틀리면서 격자의 고대칭점에 생긴 변화가 이런 자기적 성질을 만들어냈다고 단정지었지. 그런데 다른 selection 기법을 쓰면 결과가 다름
그 이유를 아직도 모르겠음. 이게 어떻게 돌아가는건지 이해하기가 쉽지 않네...
물리학과를 나왔지만 여전히 물리는 ㅈ도 모르겠음
그냥 브로큰 시메트리아님?
그러게요 ㅋㅋㅋ
continuous symmetry가 깨지며 상전이가 일어난 듯합니다.일단 order parameter로 자유에너지를 써보세요. 거기서 2차항, 4차항이 중요하죠. Landau theory를 적용하려면 말입니다
지금은 졸업했지만 암튼 조언 감사합니다
아직까지 머신러닝이 물리를 설명하기에는 좋은 tool이 아닌 것 같음. 근본적인 이유는 고대칭점의 대칭성 붕괴로 인한 J1/J2 변화일 거 같은데, 머신러닝은 과정은 못 보고 결과론적인 입장에서만 분석 가능하니
j1 j2 가 액션앵글값임?
솔직히 나도 그렇게 생각ㅋㅋ
그 exchange coupling term이요