13、自旋转移扭矩:多尺度视角下的深入解析

自旋转移扭矩:多尺度视角下的深入解析

1. 含空位结的电子传输特性

在某些结中,当第二分子层存在氧空位(Vo)时,情况与理想结有很大不同。由于空位不具有自旋极化特性,在特定能量下通过空位态的电子,其自旋向上(↑)和自旋向下(↓)的Δ1态密度大致相同。在靠近Vo的结左侧,自旋向上和自旋向下的Δ1态态密度(DOS)都很大。而在结右侧,对于平行(P)配置,自旋向上的Δ1态贡献比自旋向下大得多。因此,P↑传输情况与理想结相似,而P↓传输情况则类似于理想结在反平行(AP)排列时的情况。对于有缺陷结的AP排列,情况则相反,较大的传输来自自旋向下,且其大小与P↑传输相似;而AP↑传输大小与理想结的AP传输相似。

由此可以得出结论,有缺陷结在AP配置下传输增强是由空位处Δ1态的去极化引起的。如果空位靠近Fe/MgO界面,会导致界面处有效去极化;若空位位于结的中间,由于态需要从两个界面隧穿到空位处,而界面处Δ1态DOS较小,这种影响就不太明显,但此时隧穿磁电阻(TMR)同样会降低。

2. 非平衡格林函数(NEGF)中的电流与扭矩

2.1 自旋电流的计算形式

在对表征读取操作的TMR进行广泛讨论后,接下来关注与写入操作相关的自旋扭矩。作用在磁性层上的扭矩可通过计算该层左右两侧自旋电流的差值得到。基于NEGF,从第一性原理出发,可建立用于计算非共线系统中自旋电流的通用形式。

NEGF哈密顿量可通过密度泛函理论(DFT)或经验紧束缚(TB)模型,投影到局域轨道基组上得到。单粒子哈密顿量H和密度矩阵ρ可表示为自旋相关部分和自旋无关部分之和:
[
\begin{align }
H &= H_0

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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