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GP辅助NEB加速金红石TiO2小极化子跳跃能垒计算

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AI 综述

Ashish Kumar Singh与Irina V. Lebedeva发布论文(摘要),提出高斯过程辅助的NEB工作流,用联合能量—力GP、受控代理外推和主动原子位移约束处理小极化子跃迁中的电荷转移区,并在SIESTA的自旋极化DFT+U计算中应用于金红石TiO2电子小极化子跳跃。 三组经独立DFT核验的96原子[001]计算分别使用11、13和15个图像及不同代理设置与GP参数化,得到0.1645、0.1637和0.1640 eV的能垒,跨度0.793 meV;末次全带DFT核验的最大投影NEB力为0.0346 eV/Å。324原子计算得到较低的0.1302 eV能垒,显示超胞敏感性,同时验证了更大GP观测维度下的可行性。以上内容基于论文摘要。

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10月14日
  1. arXiv · Materials Science
    机器学习加速NEB计算揭示金红石TiO2小极化子跃迁能垒

    研究提出高斯过程辅助的NEB工作流,用联合能量—力GP、受控代理外推和主动原子位移约束处理小极化子跃迁中的电荷转移区,并在SIESTA的自旋极化DFT+U计算中应用于金红石TiO2。三组独立DFT核验的96原子计算使用11、13和15个图像,得到0.1645、0.1637和0.1640 eV的能垒,跨度为0.793 meV;324原子计算得到较低的0.1302 eV能垒,显示出超胞敏感性。

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