Phonon-Mediated Thermal Transport in Nanocrystalline Silicon Using Machine-Learning Interatomic Potentials
本研究は、GAPおよびMACEモデルを格子力学および非平衡分子動力学シミュレーションと組み合わせた機械学習原子間ポテンシャルフレームワークを開発することで、古典的なポテンシャルと比較して、ナノ結晶シリコンにおけるフォノン媒介熱輸送および粒界抵抗に関する、より正確かつ内部的に一貫した記述を提供するものである。