論文の概要: Deep Neural Network for Phonon-Assisted Optical Spectra in Semiconductors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00798v2
- Date: Tue, 06 May 2025 09:49:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-07 14:45:09.192849
- Title: Deep Neural Network for Phonon-Assisted Optical Spectra in Semiconductors
- Title(参考訳): 半導体中のフォノン支援光スペクトルのためのディープニューラルネットワーク
- Authors: Qiangqiang Gu, Shishir Kumar Pandey, Zhanghao Zhouyin,
- Abstract要約: Ab initioをベースとした有限温度での半導体のフォノン支援光学スペクトルの正確なシミュレーションは、依然として難しい課題である。
深層学習の密結合と潜在的なモデルを組み合わせた効率的なアプローチを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ab initio based accurate simulation of phonon-assisted optical spectra of semiconductors at finite temperatures remains a formidable challenge, as it requires large supercells for phonon sampling and computationally expensive high-accuracy exchange-correlation (XC) functionals. In this work, we present an efficient approach that combines deep learning tight-binding and potential models to address this challenge with ab initio fidelity. By leveraging molecular dynamics for atomic configuration sampling and deep learning-enabled rapid Hamiltonian evaluation, our approach enables large-scale simulations of temperature-dependent optical properties using advanced XC functionals (HSE, SCAN). Demonstrated on silicon and gallium arsenide across temperature 100-400 K, the method accurately captures phonon-induced bandgap renormalization and indirect/direct absorption processes which are in excellent agreement with experimental findings over five orders of magnitude. This work establishes a pathway for high-throughput investigation of electron-phonon coupled phenomena in complex materials, overcoming traditional computational limitations arising from large supercell used with computationally expensive XC-functionals.
- Abstract(参考訳): Ab initioをベースとした有限温度での半導体のフォノン支援光学スペクトルの正確なシミュレーションは、フォノンサンプリングのための大きなスーパーセルと計算コストの高い高精度交換相関(XC)関数を必要とするため、依然として難しい課題である。
本研究では,この課題に対処するために,ディープラーニングのタイトバインディングとポテンシャルモデルを組み合わせた効率的なアプローチを提案する。
分子動力学を原子配置サンプリングやディープラーニングによる高速ハミルトン評価に活用することにより,高度なXC関数 (HSE, SCAN) を用いた温度依存光学特性の大規模シミュレーションを可能にした。
100-400Kの温度でケイ素およびヒ素ガリウムに示されるこの方法は、フォノンによるバンドギャップ再正規化と5桁以上の実験結果とよく一致した間接的・間接的吸収過程を正確に捉える。
この研究は、計算コストの高いXC機能を持つ大型スーパーセルから生じる従来の計算制限を克服し、複雑な材料における電子-フォノン結合現象を高速に研究するための経路を確立する。
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