拓展杂化泛函在固体与器件模拟中的应用范围

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概述 此前的 QuantumATK 版本中已经实现了基于 LCAO 基组的 HSE06 杂化泛函计算。与平面波基组相比,使用 LCAO 基组可将速度提高 100 倍,从而实现高效的大规模模拟。有关基于 LCAO 基组的杂化泛函计算的速度优势以及在半导体材料和异质结构中的应用,请参见: 超快的HSE杂化泛函计算 在此基础上,最新版本(2021.06)进一步优化和改进了 HSE06-LCAO 算法,实现了HSE06-DDH方法,并扩展了 HSE06-LCAO 的应用范围: 实现了自旋极化、自旋非共线和自旋-轨道耦合计算; 实现晶格张力计算,可以用于结构优化; 默认应用于 k 点采样的 Born-von Karman 边界条件可以大大减少内存消耗; 可以在 GUI 上调节 HSE06 的屏蔽距离和精确交换作用比例系数 alpha; 实现 HSE06-NEGF 计算,可以更好的模拟能带排列图和器件的伏安特性。 最新的版本(2021.06)中又新增加了 PBE0,B3LYP,B3LYP5 等杂化泛函,可以更精确的计算电子结构,结合能和扩散势垒等。 介电依赖的杂化泛函(HSE06-DDH) 基于 LCAO 基组的介电依赖杂化泛函(HSE06-DDH),用于快速和高精度地模拟复杂半导体材料、界面,以及由具有不同带隙的多层组成栅极堆叠结构的电子特性(例如先进半导体逻辑电路的 HKMG 堆叠)。 R-2020.09 版本引入的 HSE06-LCAO 使用固定的精确交换作用比例系数(alpha=0.25),这对低带隙的材料可以给出很好的带隙;新实现的HSE06-DDH 改进了这个方法,采用与材料有关的 alpha 值,这样可以对更广泛的材料给出更好的带隙; HSE06-DDH 对精确模拟界面和栅极堆叠结构的电子态非常重要; […]

机器学习力场ML-MTPs与流程自动化

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概述 传统的力场往往受到其函数形式的限制,只能精确地描述相空间的一小部分。当研究对象包含复杂的材料或界面时,往往缺乏有效的力场形式和参数,通常的做法是通过将各种简单体系计算得来的经验势拼凑在一起。这样做不仅复杂、耗时,更重要的是,对于非晶结构和不同材料之间的界面等复杂体系常常会导致很大的误差。 基于机器学习的 Moment Tensor Potential(ML-MTPs)使用一组从头算的数据集进行模型训练,得到的力场参数可以用于模拟复杂的、多元素的晶体、非晶、液晶、界面、缺陷和掺杂等实际体系,计算精度接近从头算,计算速度却可以比从头算快数百到上千倍。 ML-MTPs的优势 相较于其他机器学习力场,ML-MTPs有多种优势: 描述符可以有效的描述多体效应 描述符不需要高度复杂和计算耗时的 ML 算法 训练集可以在不损伤精度的情况下扩增,不需要进行数据清洗 应用 MTPs 力场可以高精度、快速的计算原子间相互作用(能量、力、张力),进行分子动力学、结构优化和 NEB 模拟; 加速的 MD 方法包括可以对罕见事件采样、研究慢速机制的 fbMC等 模拟实际的、复杂的多元素晶体、无定形材料、界面,缺陷和杂质的迁移势垒、热输运、结晶过程等 精度与速度 使用力场进行计算比 DFT 快 100~1000 倍 MTP是目前市面上最精确和高效的 ML 力场 与从头算精度几乎一致,特别适合没有传统力场或需要更高精度的情况 自动化流程 MTPs 使用不同材料、元素的代表性结构的从头算结果数据集进行训练 QuantumATK 包含自动化的流程框架(Study Object 脚本),完成对力场模型的训练、模拟、验证,用户可以自行扩展和开发适用于新材料的 MTPs 力场 主动学习 MTP 可以在分子动力学(MD)模拟过程中自动增加 DFT 训练集 有助于更好的获得(高温条件下)无定形材料、液体的结构 使用delta方法可以扩展MTP(将多种MTPs叠加使用),用于更复杂的多层体系:训练MTP使得可以不损伤已有材料MTPs精度的前提下添加新的材料层。 参考 更强大、更灵活的材料动力学模拟工具 ForceField:QuantumATK的经验力场计算引擎 更多QuantumATK 最新版本的功能更新 QuantumATK […]

磁性与自旋电子学研究案例集(二)

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其他相关文章 QuantumATK在磁性材料与自旋电子学研究中的应用 磁性与自旋性质模拟工具 磁性与自旋电子学研究案例集(一) 二维半金属FeX2(X=Cl,Br,I)铁磁体的本征自旋动力学性质 具有本征半金属性的超薄二维铁磁体在纳米自旋电子学器件设计中具有很好的应用前景。在这项工作中,作者利用密度泛函理论(DFT)系统地研究了一类有前途的二维铁磁体单层二卤化铁(FeX2,X=Cl,Br,I)的自旋输运和动力学性质。 详细介绍:https://www.fermitech.com.cn/quantumatk/pub-prb-2021-ghosh/ 机器学习方法分析无序MgAl2O4结构形成的磁性隧道结的隧道磁电阻 此项研究通过贝叶斯优化和最小绝对收缩选择算子(LASSO)技术结合第一性原理计算,探索了 Fe/无序MgAl2O4(MAO)/Fe(001)磁性隧道结(MTJ)的隧道磁电阻(TMR)效应。通过对 1728 个候选结构进行贝叶斯优化,得到了 TMR 最大的最优结构,在 300 次结构计算中达到收敛。 详细介绍:https://www.fermitech.com.cn/quantumatk/ml-mtj/ Bi2Se3拓扑绝缘体的表面态、表面薄层电流的自旋分布 Nonequilibrium spin texture within a thin layer below the surface of current-carrying topological insulator Bi2Se3: A first-principles quantum transport study Phys. Rev. B 92, 201406(R) Co2FeAl/MgO/Co2FeAl中的非共线输运研究 New J. Phys. 16 (2014) 103033 更多发表的文章参见【文章列表】。 立即试用 QuantumATK! 下载QuantumATK软件安装包 申请QuantumATK的全功能试用许可  

QuantumATK S-2021.06新版发布

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QuantumATK完整的功能列表 QuantumATK功能列表 QuantumATK R-2020.09 新版发布 QuantumATK Q-2019.12 新版发布 QuantumATK P-2019.03新版发布 欢迎参加Synopsys官方举办的新版在线发布会,详情: Synopsys Webinar:QuantumATK S-2021.06新版发布会 新版功能亮点 机器学习(ML)力场(Moment Tensor Potentials,MTPs) 模拟实际的、复杂的多元素晶体、无定形材料、界面,缺陷和杂质的迁移势垒、热输运、结晶过程等,比 DFT 快 100~1000 倍 使用自动的流程工具对力场模型进行训练、验证和模拟,为新材料和新问题开发新的力场(内嵌硅的 MTP 力场) 使用从头算数据集进行训练、提升 MTPs 是目前市面上最精确和高效的 ML 力场 与从头算精度几乎一致,特别适合没有传统力场或需要更高精度的情况 主动学习 MTP 可以在分子动力学(MD)模拟过程中自动增加 DFT 训练集 有助于更好的获得(高温条件下)无定形材料、液体的结构 在 MD、NEB 和加速的 MD 方法中使用 MTP 力场 加速的 MD 方法包括可以对罕见事件采样、研究慢速机制的 fbMC等 复杂半导体材料、界面和栅极堆叠 使用 ML MTPs 获得真实的晶体、非晶材料、界面、栅极堆叠结构,模拟掺杂扩散、热传输和结晶过程等,研究诸如非晶 HfO2 和 […]

磁性与自旋电子学研究案例集(一)

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其他相关文章 QuantumATK在磁性材料与自旋电子学研究中的应用 磁性与自旋性质模拟工具 单层CrOCl中磁相的双激励辅助工程和控制 二维材料的磁相控制和室温磁稳定性对于实现先进的自旋电子学和磁电功能是必不可少的。此工作利用第一性原理计算来全面研究二维 CrOCl 的磁性行为,揭示了应变和电场对材料的影响。研究揭示了单轴应变导致该层具有室温铁磁性的可行性,并检测到系统中存在铁磁-反铁磁相变,该相变沿扶手椅方向和锯齿方向是各向异性的。在这种应变效应之外,应变与电场的耦合使 CrOCl 的居里温度(Tc)~450 K 显著提高。这些基于详细模拟结果的预测显示了多激励磁相控制的前景,这对于实现磁机械传感器具有重要意义。 Phys. Chem. Chem. Phys., 2020, 22, 12806-12813(DOI:10.1039/d0cp01204a) 基于量子干涉的磁性分子结可开关自旋滤波器 摘要:控制分子结(MJs)的自旋度的能力在自旋电子学中有着广泛的应用。研究证明了自旋分辨量子干涉(SQI)能有效地改善 MJs 的自旋滤波行为。通过第一性原理计算结合非平衡格林函数研究,石墨烯/铬卟啉/石墨烯 MJs 的自旋分辨电荷输运表明,由于 SQI 的存在,可以通过改变分子长度来实现可调谐的自旋滤波行为。通过考虑温度和电子-声子相互作用的影响,揭示了这些 MJs 中与 SQI 相关的相位相干/退相干。此外,由于 Cr 增强的 SQI,在单卟啉结中掺杂Cr可以在低偏压区获得更高的自旋滤波效率。这些结果显示了 MJs 和 SQI 在分子集成电路中的巨大应用潜力,为利用量子干涉设计自旋分子器件提供了一种很有前途的方法。 Adv. Electron. Mater. 2020, 6, 2000689(DOI: 10.1002/aelm.202000689) CrI3/SiC范德华异质结构的磁稳定性和谷分裂研究 最近实验制备的 CrI3 单分子膜由于其长程 FM 有序性而备受关注。然而,很低的居里温度Tc(~45k)严重限制了它的实际应用。研究者构建了 CrI3 的范德华异质结构和 SiC 薄膜,以探索改善磁性能的方法。计算结果表明,当 Tc […]

离子电池和储能材料研究案例集(三)

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离子电池和储能材料研究案例集(二)

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离子电池和储能材料研究案例集(一)

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Rep. Prog. Phys.专题综述长文:二维晶体管中的肖特基势垒

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摘要 近年来,二维半导体材料(2DSC)因其优异的电、磁、光、热和机械特性在电子、光电、热电等领域有着广阔的应用前景。二维半导体晶体管,作为电子、光电、热电等应用的基本器件单元,被人们广泛地研究。然而,由于缺乏一个有效和稳定的替代掺杂技术,二维半导体场效应晶体管(2DSC-FET)常常依赖金属电极直接接触来注入合适类型的载流子。而肖特基势垒普遍存在于金属-二维半导体界面中,显著地影响甚至主导大多数 2DSC-FET 的性能。因此,确定其肖特基势垒高度(SBH)变得非常重要。在金属-二维半导体界面处无费米能级钉扎(FLP)的理想情况下,SBH 可以用肖特基-莫特规则来预测,即金属的功函数分别与 2DSC 的电离能和亲合能的差值。但是由于界面处金属与2DSC的耦合,导致FLP效应普遍存在,SBH 一般会偏离肖特基-莫特规则。如何从理论上准确计算 2DSC-FET 的界面处的SBH是个很有挑战的问题。 北京大学物理学院吕劲课题组发展了运用第一性原理量子输运(QTS)方法,充分考虑晶体管中金属与 2DSC的相互作用和费米能钉扎效应来确定 2DSC-FET 的 SBH 的方法,突破了先前理论研究中没有充分考虑金属电极与沟道 2DSC 耦合的局限。他们对 22 种以上二维材料(涵盖 V 族烯,VI 族烯,过渡金属二硫化物 TMDs,III-VI 族,III-V 族,IV-VI 族化合物)与金属(Au, Pd, Pt, Ag, Sc, Ti, Ni, Cr, Sb, Ir, In, Graphene, Co, Cu, Al, Tl, MXene)在晶体管结构下的肖特基势垒进行了系统研究,结果与实验普遍吻合。有 4 篇论文成为 ESI 高被引论文: 《Scientific Reports》, 6 , 21786 (2016); 《Chemistry of […]

【QuantumATK亮点文章】二维半金属FeX2(X=Cl,Br,I)铁磁体的本征自旋动力学性质

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摘要 具有本征半金属性的超薄二维铁磁体在纳米自旋电子学器件设计中具有很好的应用前景。在这项工作中,作者利用密度泛函理论(DFT)系统地研究了一类有前途的二维铁磁体单层二卤化铁(FeX2,X=Cl,Br,I)的自旋输运和动力学性质。全部计算使用QuantumATK 完成,作者充分使用了 DFT 的 LCAO 基组、平面波基组方法,并在不同方法之间进行了对比。分析计算则包括自旋分辨能带、二维费米面、自旋极化的电子输运(DFT-NEGF)、声子计算、磁各向异性、Gibert Damping(Kambersky torque-torque关联模型)。 首先,作者使用非平衡格林函数(NEGF)与 DFT 结合方法,研究了 FeX2 单分子膜的自旋输运性质。研究显示了体系固有的半金属性和较大自旋带隙,在较宽费米窗口(>1ev)上可以产生 100% 的自旋极化。 在此基础上,作者深入研究了它们的磁各向异性、Gilbert 阻尼和交换相互作用,这是控制自旋动力学的关键。作者的模拟方法包括使用 force theorem 来确定磁各向异性,采用 Kambersky 的转矩-转矩关联模型确定 Gilbert 阻尼。计算结果揭示了这些材料中相当大的垂直各向异性(0.04到0.25 mJ/m2)以及相对较低的 Gilbert 阻尼(7.9×10−5 到 3.7×10−4)。 作者在计算模拟结果的基础上,利用自旋极化格林函数理论,探讨了这些材料中的有效交换相互作用,并研究了它们的自旋波刚度(spin-wave stiffness)、交换刚度常数(exchange stiffness constant)和居里温度(Curie temperature)。所有这些计算都提供了这些 2D FeX2 铁磁体作为下一代自旋电子学应用材料的重要性依据。   参考 原文:Ram Krishna Ghosh, Ashna Jose, and Geetu Kumari. Intrinsic spin-dynamical properties of two-dimensional half-metallic FeX2 […]

 
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