Kinetics of orbital ordering in cooperative Jahn-Teller models: Machine-learning enabled large-scale simulations

要約

我々は、協調的なヤーンテラー (JT) システムの断熱力学のためのスケーラブルな機械学習 (ML) 力場モデルを提示します。
JT モデルの大規模動的シミュレーションにより、巨大な磁気抵抗マンガナイトの軌道秩序化ダイナミクスも明らかになりました。
これらの材料におけるJT効果は、$e_g$電子の軌道自由度への結合によって駆動される局所酸素八面体の歪みを表します。
局所 JT モード間の効果的な電子媒介相互作用により、構造遷移が起こり、低温での長距離軌道秩序が出現します。
局所性の原理を仮定して、JT フォノンの動的進化を引き起こす電子誘起力を正確かつ効率的に予測する深層学習ニューラル ネットワーク モデルが開発されています。
群理論的手法を利用して、軌道対称性と格子対称性の組み合わせを ML モデルに組み込む記述子を開発します。
ML 力場モデルによって可能になる大規模なランジュバン動力学シミュレーションは、熱クエンチ後の複合 JT 歪みと軌道秩序の粗大化する動力学を調査するために実行されます。
軌道ドメインの後期段階の粗大化は、ドメイン構造の異常な形態に関連している可能性が高い顕著な凍結挙動を示します。
私たちの研究は、相関電子系のマルチスケール動的モデリングの有望な道を浮き彫りにしています。

要約(オリジナル)

We present a scalable machine learning (ML) force-field model for the adiabatic dynamics of cooperative Jahn-Teller (JT) systems. Large scale dynamical simulations of the JT model also shed light on the orbital ordering dynamics in colossal magnetoresistance manganites. The JT effect in these materials describes the distortion of local oxygen octahedra driven by a coupling to the orbital degrees of freedom of $e_g$ electrons. An effective electron-mediated interaction between the local JT modes leads to a structural transition and the emergence of long-range orbital order at low temperatures. Assuming the principle of locality, a deep-learning neural-network model is developed to accurately and efficiently predict the electron-induced forces that drive the dynamical evolution of JT phonons. A group-theoretical method is utilized to develop a descriptor that incorporates the combined orbital and lattice symmetry into the ML model. Large-scale Langevin dynamics simulations, enabled by the ML force-field models, are performed to investigate the coarsening dynamics of the composite JT distortion and orbital order after a thermal quench. The late-stage coarsening of orbital domains exhibits pronounced freezing behaviors which are likely related to the unusual morphology of the domain structures. Our work highlights a promising avenue for multi-scale dynamical modeling of correlated electron systems.

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