Material of portal nuclear knowledge BelNET
article / document resource request "1622"
2022-02-07 На сайте Phys.org опубликован интересный материал "Supercomputer and quantum simulations solve a difficult problem of materials science" - "Суперкомпьютер и квантовое моделирование решают сложную проблему материаловедения".
Понимание структурных свойств молекул, найденных в природе или синтезированных в лаборатории, всегда было хлебом насущным для материаловедов. Но с развитием науки и техники задача стала еще более амбициозной: открытие новых материалов с весьма желаемыми свойствами. Чтобы систематически совершать такой подвиг, материаловеды полагаются на сложные методы моделирования, которые включают правила квантовой механики, те же самые правила, которые управляют самими молекулами. Подход, основанный на моделировании, оказался настолько успешным, что ему была посвящена целая область исследований, называемая информатикой материалов. Но были и случаи неудач. Ярким примером является дисилоксан, содержащее кремний (Si) соединение, состоящее из мостика Si-O-Si с тремя атомами водорода на каждом конце. Структура достаточно проста, и все же было очень трудно оценить, сколько энергии необходимо, чтобы согнуть мостик Si-O-Si. Экспериментальные результаты были противоречивыми, а теоретические расчеты дали сильно различающиеся значения из-за чувствительности рассчитанных свойств к выбору параметров и уровню теории. Для поставленной проблемы была использована современная техника моделирования, называемая «квантовым методом Монте-Карло из первых принципов». В процессе работы ученые сравнили квантовый подход Монте-Карло из первых принципов с другими стандартными методами, такими как расчеты «теории функционала плотности» (density functional theory - DFT) и «метод связанных кластеров с одиночными и двойными заменами и неитеративными тройками» (coupled cluster method with single and double substitutions and noniterative triple - CCSD(T)), а также с эмпирическими измерениями из предыдущих исследований. Эти три метода различались главным образом своей чувствительностью к «полноте» базисных наборов (набор функций, используемых для определения квантовых волновых функций). Оказалось, что для DFT и CCSD(T) выбор базисного набора влиял как на амплитуду, так и на положения нулевой амплитуды волновых функций, тогда как для квантового Монте-Карло он влиял только на положения нулевой амплитуды. Это позволило настроить амплитуду таким образом, чтобы форма волновой функции приближалась к форме точного решения. Подробности см. здесь. Ссылка на статью в свободном доступе: Adie Tri Hanindriyo et al, Diffusion Monte Carlo evaluation of disiloxane linearisation barrier, Physical Chemistry Chemical Physics (2022). DOI: 10.1039/D1CP01471D Download:
|
Sign In
