人工スピンネットワークにおける調整可能な確率性【JST・京大機械翻訳】

Sanz-Hernandez Dedalo; Massouras Maryam; Reyren Nicolas; Rougemaille Nicolas; Schanilec Vojtech; Bouzehouane Karim; Hehn Michel; Canals Benjamin; Querlioz Damien; Grollier Julie; Montaigne Francois; Lacour Daniel

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212091120960 整理番号：21P0055591

人工スピンネットワークにおける調整可能な確率性【JST・京大機械翻訳】

Tunable stochasticity in an artificial spin network

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (12件)： , , , , , , , , , , ,
資料名：
発行年： 2020年10月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年02月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

メタマテリアルは,それらの内部構造のエンジニアリングにより,高度な機能性を人工的に生成する可能性を示す。多数のナノスケール磁性要素が一緒に結合された人工スピンネットワークは,元素間の局所相互作用の調整を通して集団的磁気挙動の制御を可能にする有望なメタマテリアル候補である。本研究では,人工スピンネットワークにおける磁区壁の運動は,外部磁場と局所格子修正によって調整できるメタマテリアルの調整可能な確率的応答をもたらす。この型の調整可能な確率的ネットワークは,ナノスケールでの磁壁運動内の固有確率を利用する制御可能なランダム応答を生成する。ランダム性の制御を説明するために用いたアイコン実証はGaltonボードである。このシステムでは,複数のボールは,アレイ間隔またはボードの傾斜によって修正できるベル形状曲線を生成するために,ペグのアレイに陥る。人工スピンネットワークを用いたこの実験のナノスケールレクリエーションを用いて,調整可能な確率を実証した。この型の可変確率ネットワークは,BayesセンシングやランダムニューラルネットワークのようなポストVon Neumann計算アーキテクチャに向けて新しい経路を開くが,そこでは確率が複雑な計算タスクを効率的に実行するために利用される。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , ,
, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

脳・神経系モデル , 磁区・磁化過程一般 , 無線通信一般 , 移動通信 , 計算機網

, ,

前のページに戻る