論文の概要: Constructing accurate machine-learned potentials and performing highly efficient atomistic simulations to predict structural and thermal properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10911v1
• Date: Sat, 16 Nov 2024 23:16:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:32:04.303259
• Title: Constructing accurate machine-learned potentials and performing highly efficient atomistic simulations to predict structural and thermal properties
• Title（参考訳）: 精密機械学習電位の構築と構造及び熱特性予測のための高効率原子論シミュレーション
• Authors: Junlan Liu, Qian Yin, Mengshu He, Jun Zhou,
• Abstract要約: Ab initio molecular dynamics (AIMD) シミュレーションから生成されたデータセットに基づいて学習した神経進化電位(NEP)を導入する。 両方の機械学習ポテンシャルを用いて、状態(DOS)と放射分布関数(RDF)のフォノン密度を計算する。 MTP電位はわずかに精度が良いが、NEPは計算速度が41倍に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.875235178607604
• License:
• Abstract: The $\text{Cu}_7\text{P}\text{S}_6$ compound has garnered significant attention due to its potential in thermoelectric applications. In this study, we introduce a neuroevolution potential (NEP), trained on a dataset generated from ab initio molecular dynamics (AIMD) simulations, using the moment tensor potential (MTP) as a reference. The low root mean square errors (RMSEs) for total energy and atomic forces demonstrate the high accuracy and transferability of both the MTP and NEP. We further calculate the phonon density of states (DOS) and radial distribution function (RDF) using both machine learning potentials, comparing the results to density functional theory (DFT) calculations. While the MTP potential offers slightly higher accuracy, the NEP achieves a remarkable 41-fold increase in computational speed. These findings provide detailed microscopic insights into the dynamics and rapid Cu-ion diffusion, paving the way for future studies on Cu-based solid electrolytes and their applications in energy devices.
• Abstract（参考訳）: $\text{Cu}_7\text{P}\text{S}_6$化合物は熱電応用の可能性から大きな注目を集めている。 本研究では,ab initio molecular dynamics(AIMD)シミュレーションから生成されたデータセットに基づいて学習した神経進化電位(NEP)について,モーメントテンソル電位(MTP)を基準として紹介する。 総エネルギーと原子力に対する低根平均二乗誤差(RMSE)は、MPPとEPの双方の高い精度と伝達性を示す。 さらに、両方の機械学習電位を用いて状態(DOS)と放射分布関数(RDF)のフォノン密度を計算し、その結果を密度汎関数理論(DFT)計算と比較する。 MTP電位はわずかに精度が良いが、NEPは計算速度が41倍に向上する。 これらの発見は、ダイナミックスと急速Cuイオン拡散に関する微視的な洞察を与え、Cu系固体電解質とそのエネルギーデバイスへの応用に関する将来の研究の道を開く。

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