机器学习方法分析无序MgAl2O4结构形成的磁性隧道结的隧道磁电阻

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摘要

此项研究通过贝叶斯优化和最小绝对收缩选择算子(LASSO)技术结合第一性原理计算,探索了 Fe/无序MgAl2O4(MAO)/Fe(001)磁性隧道结(MTJ)的隧道磁电阻(TMR)效应。通过对 1728 个候选结构进行贝叶斯优化,得到了 TMR 最大的最优结构,在 300 次结构计算中达到收敛。对所得结构的表征表明,两个铝原子之间的面内距离在决定 TMR 方面起着重要作用。由于无序 MAO 的 Al-Al 距离对复数能带结构的虚部有显著影响,Fe/无序MAO/Fe-MTJs 中 Δ1 态的多数自旋电导随着面内 Al-Al 距离的增加而增加,导致 TMR 增大。此外,我们还发现,当 [001] 面上 Al、Mg 和空位的数量之比为 2:1:1 时,TMR 趋于大,这表明 Al 原子位置的控制对于提高无序 MAO 的 MTJ 中的 TMR 至关重要。本文揭示了材料信息学结合第一性原理输运计算在基于 MTJs 的高性能自旋电子器件设计中的有效性和优越性。

图.(a)横截面尺寸为 5.732Å×5.732Å 的 Fe/MAO/Fe 优化系统。将无序MAO的晶体结构固定为三层钙钛矿结构,并考虑了 1728 个候选结构。(b) 横截面为 5.732√2Å×5.732√2Å 的Fe/MAO/Fe系统。

 

图. 高隧道磁阻磁性隧道结贝叶斯优化设计示意图。

 

图. 横截面为5.732Å×5.732Å的Fe/MAO/Fe系统的贝叶斯优化性能。第(a)和(b)部分分别显示了10次优化运行,分别用于贝叶斯优化和随机搜索。(c) 贝叶斯优化与随机搜索的比较。(d) TMR比率直方图。

 

图. TMR与(a)面内 Al 距离,(b)面内 Vc-Al 距离的相关性。最大 TMR 随 Al(Vc-Al)距离的增大而增大(减小)。Vc 表示钙钛矿结构中的阳离子空位。平行磁化时 TMR 与(c)多数自旋电导和(d)少数自旋电导的关系。

 

原文

  • S. Ju, et al. Machine learning analysis of tunnel magnetoresistance of magnetic tunnel junctions with disordered MgAl2O4. PHYSICAL REVIEW RESEARCH 2, 023187 (2020)

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