論文の概要: Global optimization in the discrete and variable-dimension
conformational space: The case of crystal with the strongest atomic cohesion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13537v1
- Date: Mon, 27 Feb 2023 06:26:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-28 16:42:33.264225
- Title: Global optimization in the discrete and variable-dimension
conformational space: The case of crystal with the strongest atomic cohesion
- Title(参考訳): 離散および可変次元配座空間における大域的最適化:最も強い原子凝集を持つ結晶の場合
- Authors: Guanjian Cheng, Xin-Gao Gong, Wan-Jian Yin
- Abstract要約: 本研究では, 原子組成, 化学化学量論, 結晶構造に関する全構成空間における物理特性を最適化する計算手法を提案する。
提案手法は、全ての可能な結晶から最も強い原子凝集度を持つ結晶構造を効果的に得る。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a computational method to optimize target physical properties in
the full configuration space regarding atomic composition, chemical
stoichiometry, and crystal structure. The approach combines the universal
potential of the crystal graph neural network and Bayesian optimization. The
proposed approach effectively obtains the crystal structure with the strongest
atomic cohesion from all possible crystals. Several new crystals with high
atomic cohesion are identified and confirmed by density functional theory for
thermodynamic and dynamic stability. Our method introduces a novel approach to
inverse materials design with additional functional properties for practical
applications.
- Abstract(参考訳): 本稿では,原子組成,化学分析,結晶構造に関する全構成空間における対象物性を最適化する計算手法を提案する。
このアプローチは、結晶グラフニューラルネットワークの普遍ポテンシャルとベイズ最適化を組み合わせたものである。
提案手法は,すべての可能な結晶から最も強い原子凝集を持つ結晶構造を効果的に得る。
原子凝集度の高いいくつかの新しい結晶が熱力学および動的安定性に関する密度汎関数理論によって同定され、確認される。
本手法は, 実用的応用のための付加的機能を有する逆材料設計の新しい手法を提案する。
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