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Common workflows for computing material properties using different quantum engines

npj Computational Materials 2021年第1期7卷 1202-1213页

作者： Sebastiaan P.Huber Emanuele Bosoni Marnik Bercx Jens bröder Augustin Degomme Vladimir Dikan Kristjan Eimre Espen Flage-Larsen Alberto Garcia Luigi Genovese Dominik Gresch Conrad Johnston Guido Petretto Samuel Poncé Gian-Marco Rignanese Christopher J.Sewell Berend Smit Vasily Tseplyaev Martin Uhrin Daniel Wortmann Aliaksandr V.Yakutovich Austin Zadoks Pezhman Zarabadi-Poor Bonan Zhu Nicola Marzari giovanni Pizzi Theory and Simulation of Materials(THEOS)and National Centre for Computational Design and Discovery of Novel Materials(MARVEL) École Polytechnique Fédérale de LausanneLausanneSwitzerland Institut de Ciència de Materials de Barcelona ICMAB-CSICBellaterraSpain Peter Grünberg Institut and Institute for Advanced Simulation Forschungszentrum JülichJülichGermany Department of Physics RWTH Aachen UniversityAachenGermany CEA IRIG-MEM-L_SimUniv.Grenoble-AlpesGrenobleFrance Nanotech@surfaces Laboratory Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology(Empa)DübendorfSwitzerland SINTEF Industry Materials PhysicsOsloNorway Department of Physics University of OsloOsloNorway Microsoft Station Q University of CaliforniaSanta BarbaraCAUSA Atomistic Simulation Centre School of Mathematics and PhysicsQueen’s University BelfastBelfastUK UCLouvain Institut de la Matière Condensée et des Nanosciences(IMCN)Louvain-la-NeuveBelgium Laboratory of Molecular Simulation(LSMO) Institut des sciences et ingénierie chimiques(ISIC)École Polytechnique Fédérale de Lausanne(EPFL)ValaisSionSwitzerland Department of Chemistry Claverton DownUniversity of BathBathUK The Faraday Institution DidcotUK Department of Chemistry University College LondonLondonUK

The prediction of material properties based on density-functional theory has become routinely common,thanks,in part,to the steady increase in the number and robustness of available simulation *** plurality of codes and methods is both a boon and a *** providing great opportunities for cross-verification,these packages adopt different methods,algorithms,and paradigms,making it challenging to choose,master,and efficiently use *** demonstrate how developing common interfaces for workflows that automatically compute material properties greatly simplifies interoperability and *** introduce design rules for reusable,code-agnostic,workflow interfaces to compute well-defined material properties,which we implement for eleven quantum engines and use to compute various material *** implementation encodes carefully selected simulation parameters and workflow logic,making the implementer’s expertise of the quantum engine directly available to *** workflows are made available as open-source and full reproducibility of the workflows is guaranteed through the use of the AiiDA infrastructure.

关键词： quantum routine material

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基于铕掺杂的CsP bI 2br的高效稳定无机钙钛矿太阳能电池

引用

科学新闻 2020年第2期 125-125页

作者：向万春 Zaiwei Wang Dominik J.Kubicki Wolfgang Tress Jingshan Luo Daniel Prochowicz Seckin Akin Lyndon Emsley Jiangtao Zhou giovanni Dietler Michael Gr?tzel Anders Hagfeldt 武汉理工大学

文章简介根据2018年的认证,有机无机杂化钙钛矿太阳能电池的最新光电转换效率已达23.3%,成为可与硅电池媲美的新型太阳能电池。但钙钛矿中有机组分对热不稳定,虽然全无机钙钛矿（CsPbX3）可以从根本上解决该问题,但是低带隙全无机钙钛... 详细信息

文章简介根据2018年的认证,有机无机杂化钙钛矿太阳能电池的最新光电转换效率已达23.3%,成为可与硅电池媲美的新型太阳能电池。但钙钛矿中有机组分对热不稳定,虽然全无机钙钛矿（CsPbX3）可以从根本上解决该问题,但是低带隙全无机钙钛矿材料在室温下会从立方相（钙钛矿相）变成正交相（非钙钛矿相）,从而失去光学活性。这种相不稳定性成为制约无机钙钛矿太阳能电池发展的瓶颈。

关键词：钙钛矿太阳能电池 CsP bI 2br 无机钙钛矿铕掺杂

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