研究目的
研究在广泛成分范围内同时预测纳米团簇的原子结构和稳定性。
研究成果
所开发的方法能够对多种成分的多组分团簇进行高效的第一性原理研究，揭示出可能具有重要应用的意外稳定团簇。该研究凸显了发现具有独特性质的新纳米材料的潜力。
研究不足
尽管新方法实现了显著加速，但原子结构测定的计算成本仍是瓶颈。该研究也承认，精确模拟多组分团簇的庞大成分空间存在挑战。
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在广泛成分范围内同时预测纳米团簇的原子结构与稳定性
DOI：10.1021/acs.jpclett.8b03510
期刊：The Journal of Physical Chemistry Letters
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
我们提出了一种大规模预测团簇原子结构的通用方法。该算法对给定成分空间区域内的所有团簇进行联合进化搜索，并利用近邻成分团簇中常见的结构相似性。与现有方法相比，计算速度最高可提升50倍。这使得多组分团簇的第一性原理研究能够完整覆盖宽广的成分范围。作为示例，我们报道了315个n≤15且m≤20的SinOm团簇前所未有的第一性原理全局优化?；竦玫腟i-O团簇稳定性图谱既显示出预期的(SiO2)n稳定（魔数）团簇，也揭示了诸如Si4O18等非预期稳定团簇的存在，这些发现对多种应用具有重要意义。
作者：
Sergey Lepeshkin，Vladimir Baturin，Yurii A. Uspenskii，Artem R. Oganov
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