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A systematic approach to generating accurate neural network potentials:the case of carbon

npj Computational Materials 2021年第1期7卷 463-475页

作者： Yusuf Shaidu Emine Küçükbenli Ruggero Lot Franco Pellegrini Efthimios Kaxiras stefano de gironcoli Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati TriesteItaly The Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics TriesteItaly John A.Paulson School of Engineering and Applied Sciences Harvard UniversityCambridgeMAUSA Laboratoire de Physique de l’École Normale Supérieure UniversitéPSLCNRSSorbonne UniversitéUniversitéde ParisParisFrance department of Physics Harvard UniversityCambridgeMAUSA CNR-IOM deMOCRITOS Istituto Officina dei MaterialiTriesteItaly

Availability of affordable and widely applicable interatomic potentials is the key needed to unlock the riches of modern materials *** neural network-based approaches for generating potentials are promising;however,neural network training requires large amounts of data,sampled adequately from an often unknown potential energy *** we propose a selfconsistent approach that is based on crystal structure prediction formalism and is guided by unsupervised data analysis,to construct an accurate,inexpensive,and transferable artificial neural network *** this approach,we construct an interatomic potential for carbon and demonstrate its ability to reproduce first principles results on elastic and vibrational properties for diamond,graphite,and graphene,as well as energy ordering and structural properties of a wide range of crystalline and amorphous phases.

关键词： neural artificial network

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