凝聚态物理 > 软凝聚态物理
[提交于 2025年7月21日
]
标题: 使用无监督机器学习方法研究二十面体准晶体的结构与动力学之间的关系
标题: Relationship between Structure and Dynamics of an Icosahedral Quasicrystal using Unsupervised Machine Learning
摘要: 我们对一个自组装成二十面体准晶体(IQC)的一组分模型系统的结构、形成和动力学进行了全面研究。 通过结合分子动力学模拟与无监督机器学习技术,我们识别并表征了IQC的独特结构特征,包括二十面体和十二面体排列,并量化了IQC形成过程中局部环境的演变。 我们的分析表明,IQC的形成是由特定局部团簇的出现所驱动的,这些团簇是完全发展的准晶相的前驱体。 此外,我们在不同温度下研究了系统的动力学,识别了从振动受限运动到激活扩散的转变,并揭示了准晶态固有的动态异质性的特征。 为了直接连接结构和动力学,我们使用基于机器学习的序参数来量化不同温度下不同局部环境的存在。 我们发现,由特定机器学习类别捕获的高结构有序区域与抑制的自扩散和最小的动力学异质性相关,这与IQC内的类似相位运动一致。 相反,结构有序度较低的区域表现出增强的集体运动和增加的动力学异质性。 这些结果建立了一个定量框架,用于理解准晶体中结构组织与动力学过程之间的耦合,为IQC稳定性和动力学的机制提供了新的见解。
文献和引用工具
与本文相关的代码,数据和媒体
alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)
演示
推荐器和搜索工具
arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目
arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。
与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。
有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.