Calculation of Thermal Conductivity of Silver Chalcogenides by Machine Learning based on First-principles Molecular Dynamics

基于第一性原理分子动力学的机器学习计算银硫族化物的热导率

基本信息

批准号：
21J10836
负责人：
福島省吾
金额：
$ 1.34万
依托单位：
Kumamoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-28 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、熱整流効果が実験的に得られた銀カルコゲナイド混合系の熱力学的性質を調査することを目的として、第一原理分子動力学（FPMD）法に基づく計算機シミュレーションにより銀カルコゲナイド系の熱力学的性質を調べるとともに、そのデータに基づいて構築された人工ニューラルネットワーク（ANN）ポテンシャルを用いて、熱整流効果の再現を目標としている。数千～数万原子からなる大きな系をFPMD法と同等の精度で扱うためには、ANNポテンシャルが必要である。そこで、ANNポテンシャルの効率的な構築方法について調べた。始めに銀カルコゲナイド系よりも原子間相互作用が単純なアルカリ金属を対象に、教師データの数Nに着目した。具体的には、動径分布関数やヘルムホルツの自由エネルギーのN依存性を調べた。58 psのFPMDシミュレーションのデータから、等間隔に構造を取り出して教師データとした。その結果、N=200-20000の範囲で一定の物性量が得られた。また、主成分分析により独立な教師データの数を見積もったところ、N=200-20000の範囲では、独立な教師データの数もおよそ一定であることが分かった。つまり、主成分分析により見積もられる独立な教師データの数が、ANNポテンシャルから得られる物性量の精度を決定していると示唆される。また、昨年の研究により、FPMD法で銀カルコゲナイド系を扱う際の分散力補正の重要性が明らかとなった。しかし、銀カルコゲナイドの原子構造に対する分散力の具体的な影響は不明なままであった。そこで原子間結合の強度を調べるために、Population解析を行った。分散力補正を入れることにより、Se間に弱い結合が生まれていることが分かった。つまり、分散力補正によりSe間の引力が増加し、Se副格子が安定になり、そこで生まれたSe間の弱い結合によりSe副格子を維持していると考えられる。

在本研究中，我们基于第一原理分子动力学（FPMD）进行了计算机模拟，以研究通过实验获得热整流效应的银硫族化物混合体系的热力学性质，目的是研究热力学性质并重现热整流效应。使用基于数据构建的人工神经网络（ANN）势。为了以与 FPMD 方法相同的精度处理由数千到数万个原子组成的大型系统，需要 ANN 潜力。因此，我们研究了一种构建 ANN 势的有效方法。首先，我们关注碱金属的训练数据数量 N，碱金属的原子相互作用比银硫族化物系统更简单。具体来说，我们研究了径向分布函数和亥姆霍兹自由能的 N 依赖性。从 58 ps FPMD 模拟数据中以相等的间隔提取结构并用作训练数据。结果，在N＝200-20000的范围内获得了恒定的物理性能。此外，当我们使用主成分分析估计独立训练数据的数量时，我们发现独立训练数据的数量在N=200-20000的范围内近似恒定。换句话说，建议通过主成分分析估计的独立训练数据的数量决定了从 ANN 势获得的物理属性的准确性。此外，去年的研究揭示了使用 FPMD 方法处理银硫族化物系统时色散力校正的重要性。然而，色散力对银硫族化物原子结构的具体影响仍不清楚。因此，我们进行了总体分析来研究原子间键的强度。结果发现，通过应用色散力校正，Se之间形成了弱键。换句话说，认为色散力校正增加了Se之间的吸引力并且稳定了Se亚晶格，并且Se亚晶格通过由此产生的Se之间的弱键而得以维持。

项目成果

期刊论文数量（19）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

人工ニューラルネットワークに基づいた原子間ポテンシャルによるAg2S1-xSexの構造の再現

基于人工神经网络的原子间势再现Ag2S1-xSex结构

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
福島省吾; 法橋陽; 竹下雄輔; 島村孝平; 高良明英; 下條冬樹; Aiichiro Nakano; Rajiv K. Kalia; Priya Vashishta
通讯作者：
Priya Vashishta

Thermodynamic integration by neural network potentials based on first-principles dynamic calculations

基于第一性原理动力学计算的神经网络势热力学积分

DOI：
10.1103/physrevb.100.214108
发表时间：
2019-12-09
期刊：
Physical Review B
影响因子：
3.7
作者：
S. Fukushima;Eisaku Ushijima;H. Kumazoe;A. Koura;F. Shimojo;K. Shimamura;Masaaki Misawa;R. Kalia;A. Nakano;P. Vashishta
通讯作者：
P. Vashishta

Photoexcitation-Induced Nonthermal Ultrafast Loss of Long-Range Order in GeTe

光激发引起的 GeTe 中长程有序的非热超快损失

DOI：
10.1021/acs.jpclett.2c02448
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Yang Liqiu;Tiwari Subodh C.;Fukushima Shogo;Shimojo Fuyuki;Kalia Rajiv K.;Nakano Aiichiro;Vashishta Priya;Branicio Paulo S.
通讯作者：
Branicio Paulo S.

Photo-Induced Phase Transition of Diamond-A Nonadiabatic Quantum Molecular Dynamics Study

金刚石的光致相变——非绝热量子分子动力学研究