Calculo teórico de diagramas de fase magnéticos mediante el método de los grupos de renormalización en campo medio (GRCM), realizando ajustes con redes neuronales e implementaciones numéricas (2024)
El núcleo de este trabajo se centró en el estudio de los fenómenos magnéticos en los sistemas FepAl1−p y FepMn0.6−pAl0.4. En ambos casos, se analizó el diagrama de fase magnético, obteniendo un resultado teórico mediante el método de los grupos de renormalización en campo medio (GRCM). Además, se implementó un ajuste utilizando redes neuronales, marcando la primera aproximación de esta herramienta en este tipo de estudios, con resultados prometedores en cuanto a su similitud con los valores experimentales. Obteniendo en el mejor de los casos, funciones de costo del orden de 10^(-3), lo que representa el error entre los datos experimentales y el ajuste logrado. También se analizó el comportamiento de la energía de enlace, logrando reducir a la mitad los saltos energéticos en el segundo sistema estudiado, pasando de 60 meV a 30 meV con respecto a estudios previos, que concuerda con la realidad física de estos sistemas. Este análisis se complementó con simulaciones basadas en los resultados del ajuste de la energía de enlace mediante redes neuronales. Se obtuvieron temperaturas críticas con un error del 0.029 % en el mejor de los casos y del 25% en el peor de los mismo, lo cual puede atribuirse a fluctuaciones inherentes a la naturaleza experimental de los datos. Promediando los errores entre las temperaturas simuladas y experimentales, se obtuvo un error medio del 8.40%, lo cual respalda la validez del modelo propuesto. Para el primer sistema estudiado, se implementó un modelo con segundos vecinos que arrojó resultados alentadores tanto en el ajuste como en el comportamiento de la energía de enlace. Finalmente, en este mismo sistema, también se realizó una simulación tipo Monte Carlo basada en los datos obtenidos en este trabajo, lo que permitió corroborar los resultados de manera satisfactoria, ofreciendo una perspectiva prometedora para investigaciones futuras.