Decoupling Many-Body Interactions in CeO2 (111) Oxygen Vacancy Structure: Insights from Machine-Learning and Cluster Expansion
通过整合机器学习、簇扩张和第一性原理计算以解耦多体相互作用,本研究揭示了由于几何弛豫,CeO2(111) 中的氧空位优先聚集在第三层氧层中,这一发现源于广泛的蒙特卡洛采样,并为理解金属氧化物中的空位结构提供了一个全新的框架。
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凝聚态物理与材料科学的交汇点,正以前所未有的速度重塑我们对物质世界的理解。从超导体到新型电池材料,这一领域致力于探索微观粒子的排列如何决定宏观世界的性能。Gist.Science 在此板块特别关注源自 arXiv 的最新预印本,它们代表了该领域最前沿的突破。
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通过整合机器学习、簇扩张和第一性原理计算以解耦多体相互作用,本研究揭示了由于几何弛豫,CeO2(111) 中的氧空位优先聚集在第三层氧层中,这一发现源于广泛的蒙特卡洛采样,并为理解金属氧化物中的空位结构提供了一个全新的框架。
本文介绍了 MOSP,这是一个免费且开源的图形用户界面软件包,它集成了多尺度结构重构与动力学蒙特卡洛模型,用于模拟金属纳米颗粒在原位条件下的动态结构与反应性。
本文表明,虽然由于其部分占据的平带特性,仅靠结构对称性破缺无法解释 Nb3Cl8 的绝缘态,但一种涉及结构与磁性对称性破缺的协同机制,在密度泛函理论框架下成功降低了系统的能量,从而产生了观测到的绝缘相。
本研究表明,准确解释混合价态铁磁体 LaSrMnO 中的 X 射线磁圆二色性及共振非弹性 X 射线散射光谱,需要一种结合了电荷转移、多体核-价电子交换相关以及 Jahn-Teller 失稳效应的综合理论方法,因为简化模型无法捕捉到关键的实验亚结构。
本文表明,通过优化样本与电路布局,可以使 VO 振荡器在 100 MHz 范围内运行,从而克服了以往的频率限制,并为超快、高能效的振荡神经网络铺平了道路。
本研究利用第一性原理密度泛函理论证明,通过硫对氧的多重阴离子取代以及不同卤素类型的变化,可以对硫代磷灰石 Ba(VSO)X 的电子和光学性质进行精细调控,揭示了其作为高效光催化剂用于分解水方面的潜力,尤其是含有碘的变体。
本文展示了魔角扭曲三层石墨烯中电控重费米子相图,其中位移场通过控制近藤杂化驱动从反铁磁半金属到顺磁重费米子金属的连续量子相变,并以有效质量发散和费米面重构作为临界点的特征。
这项研究揭示了六方氮化硼中电子辐照孔隙的形状受氧的存在所化学控制,其中超高真空条件产生圆形孔隙,而微量氧则驱动形成三角形的氮终止孔隙。
本研究结合了第一性原理密度泛函理论(DFT)计算、角分辨光电子能谱以及低温热容测量,旨在表征稀土硫族化合物 EuTe4 的动量依赖型电荷密度波能隙,并构建其磁相图。
本文在 aenet-PyTorch 框架内引入了一种贝叶斯神经网络实现,并系统地比较了其在 TiO 结构上的不确定性量化能力与深度集成(deep ensembles)的差异,旨在为开发可靠的机器学习原子间势函数提供指导。