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凝聚态物理 > 无序系统与神经网络

arXiv:2501.10549 (cond-mat)
[提交于 2025年1月17日 (v1) ,最后修订 2025年3月21日 (此版本, v2)]

标题: 非晶硅结构使用矩张量势和激活松弛技术新方法生成

标题: Amorphous silicon structures generated using a moment tensor potential and the activation relaxation technique nouveau

Authors:Karim Zongo, Hao Sun, Claudiane Ouellet-Plamondon, Normand Mousseau, Laurent Karim Béland
摘要: 准备现实的原子尺度非晶硅(a-Si)模型是凝聚态物理领域的一个数十年的挑战。 在此,我们将新的活化松弛技术(ARTn)与矩张量势(MTP)结合,生成了七个包含216到4096个原子的a-Si模型。 对它们的短程和中程结构特性进行了深入分析,同时评估了过剩能量和力学性能。 七个ARTn-MTP模型与现有的实验数据和其他高质量的a-Si模型进行了比较。 七个ARTn-MTP a-Si模型与现有实验数据高度一致。 值得注意的是,我们的某些模型,包括216原子、512原子和1000原子的a-Si模型,在没有任何晶体颗粒痕迹的情况下表现出低配位缺陷。 在以往的研究中被忽视的历史问题,我们的研究强调了通过表征局部晶体环境来评估连续随机网络假设对于完美非晶模型描述的有效性,并通过建模探索a-Si的结晶过程。
摘要: Preparing realistic atom-scale models of amorphous silicon (a-Si) is a decades-old condensed matter physics challenge. Herein, we combine the Activation Relaxation Technique nouveau (ARTn) to a Moment Tensor Potential (MTP) to generate seven a-Si models containing between 216 and 4096 atoms. A thorough analysis of their short-range and medium-range structural properties is performed, alongside assessments of excess energy and mechanical properties. The seven ARTn-MTP models are compared with available experimental data and other high quality a-Si models present in the literature. The seven ARTn-MTP a-Si models are in excellent agreement with available experimental data. Notably, several of our models, including the 216-atom, 512-atom, and 1000-atom a-Si models, exhibit low coordination defects without any traces of crystalline grains. Historically overlooked in previous research, our study underlines the need to assess the validity of the continuous random-network hypothesis for the description of perfect amorphous model by characterizing local crystalline environment and to explore the crystallisation process of a-Si through modelling.
主题: 无序系统与神经网络 (cond-mat.dis-nn) ; 材料科学 (cond-mat.mtrl-sci)
引用方式: arXiv:2501.10549 [cond-mat.dis-nn]
  (或者 arXiv:2501.10549v2 [cond-mat.dis-nn] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.10549
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Karim Zongo [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2025 年 1 月 17 日 20:51:45 UTC (4,270 KB)
[v2] 星期五, 2025 年 3 月 21 日 19:06:44 UTC (4,328 KB)
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