目前使用机器学习进行材料研究有两种不同的方法01将其用作数据挖掘工具寻找材料结构与体系属性之间的关系,该方法常用于大型数据库,根据数据库建立材料预测模型。02根据从头计算生成的数据建立一个机器学习平台用于进行大规模和长时间的分子动力学或者动力学蒙特卡罗模拟。机器学习已经成为材料研究的有力工具,龙讯团队推出的机器学习平台(PWmat-MLFF)属于上述第2种方法。...
本文汇总了近期一些材料热力学方面的综述和比较新颖的研究论文,包括低温下第三定律的约束问题、晶体生长的热力学计算、某些系统的热力学理论计算和混合分子动力学/蒙特卡罗模拟计算,以及纳米结构生长等方面。晶体生长Tatau Nishinaga、R.F....
作者将低剂量的液相透射电子显微镜(TEM)的粒子跟踪和蒙特卡罗模拟相结合,获得了胶体结晶的高时空分辨率描述。作者发现这种颗粒的结晶遵循两步成核途径,包括致密的非晶态中间体。论文连接https://www.nature.com/articles/s41563-020-0649-0胶体粒子可以模拟原子,并代表强大的模型系统来研究成核过程。...
由于这种类型的Landau禁止量子临界点是由无能隙的费米子引起的,故可称之为费米子激发量子临界点。作者进一步介绍了以狄拉克半金属和Kekule价键固体之间转变为特征的蜂窝晶格上的SU(N)费米子的微观模型。大规模的Majorana量子蒙特卡罗模拟为对于N = 2,3,4,5,6的费米子激发量子临界点提供了令人信服的证据,与重整化群分析的结果一致。...
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