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Thermal transport and phase transitions of zirconia by on-the-fly machine-learned interatomic potentials

npj Computational Materials 2021年第1期7卷 1426-1434页

作者： Carla Verdi Ferenc Karsai Peitao Liu ryosuke jinnouchi Georg Kresse University of Vienna Faculty of PhysicsComputational Materials PhysicsKolingasse 14-161090 ViennaAustria VASP Software GmbH Sensengasse 81090 ViennaAustria Toyota Central R&D Labs. Inc.Aichi 480-1192Japan

Machine-learned interatomic potentials enable realistic finite temperature calculations of complex materials properties with firstprinciples *** is not yet clear,however,how accurately they describe anharmonic properties,which are crucial for predicting the lattice thermal conductivity and phase transitions in solids and,thus,shape their technological *** we employ a recently developed on-the-fly learning technique based on molecular dynamics and Bayesian inference in order to generate an interatomic potential capable to describe the thermodynamic properties of zirconia,an important transition metal *** machine-learned potential accurately captures the temperature-induced phase transitions below the melting *** further showcase the predictive power of the potential by calculating the heat transport on the basis of Green–Kubo theory,which allows to account for anharmonic effects to all *** study indicates that machine-learned potentials trained on the fly offer a routine solution for accurate and efficient simulations of the thermodynamic properties of a vast class of anharmonic materials.

关键词： materials transitions harmonic

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