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Exploring DFT+U parameter space with a Bayesian calibration assisted by Markov chain Monte Carlo sampling

npj Computational Materials 2021年第1期7卷 1661-1669页

作者： pedram tavadze Reese Boucher Guillermo Avendaño-Franco Keenan X.Kocan Sobhit Singh Viviana Dovale-Farelo Wilfredo Ibarra-Hernández Matthew B.Johnson David S.Mebane Aldo H.Romero Department of Physics and Astronomy West Virginia UniversityMorgantownWVUSA Department of Mechanical and Aerospace Engineering West Virginia UniversityMorgantownWVUSA Department of Physics and Astronomy Rutgers UniversityPiscatawayNJUSA Facultad de Ingeniería Benemérita Universidad Autónoma de PueblaApdo.Postal J-39PueblaPue.72570México

The density-functional theory is widely used to predict the physical properties of ***,it usually fails for strongly correlated materials.A popular solution is to use the Hubbard correction to treat strongly correlated electronic ***,the values of the Hubbard U and J parameters are initially unknown,and they can vary from one material to *** this semi-empirical study,we explore the U and J parameter space of a group of iron-based compounds to simultaneously improve the prediction of physical properties(volume,magnetic moment,and bandgap).We used a Bayesian calibration assisted by Markov chain Monte Carlo sampling for three different exchange-correlation functionals(LDA,PBE,and PBEsol).We found that LDA requires the largest U *** has the smallest standard deviation and its U and J parameters are the most transferable to other iron-based ***,PBE predicts lattice parameters reasonably well without the Hubbard correction.

关键词： materials Hubbard parameter

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