First-principles calculation of parameters of electron paramagnetic resonance spectroscopy in solids
Notice bibliographique
Résumé
The hyperfine A-tensor and Zeeman g-tensor parameterize the interaction of an 'effective' electron spin with the magnetic field due to the nuclear spin and the homogeneous external magnetic field, respectively. The A- and g-tensors are the quantities of primary interest in electron paramagnetic resonance (EPR) spectroscopy. In this paper, we review our work [E.S. Kadantsev, T. Ziegler, J. Phys. Chem. A 2008, 112, 4521; E. S. Kadantsev, T. Ziegler, J. Phys. Chem. A 2009, 113, 1327] on the calculation of these EPR parameters under periodic boundary conditions (PBC) from first-principles. Our methodology is based on the Kohn-Sham DFT (KS DFT), explicit usage of Bloch basis set made up of numerical and Slater-type atomic orbitals (NAOs/STOs), and is implemented in the 'full potential' program BAND. Our implementation does not rely on the frozen core approximation. The NAOs/STOs basis is well suited for the accurate representation of the electron density near the nuclei, a prerequisite for the calculation of highly accurate hyperfine parameters. In the case of g-tensor, our implementation is based on the method of Van Lenthe et al. [E. van Lenthe, P. E. S. Wormer, A. van der Avoird, J. Chem. Phys. 1997, 107, 2488] in which the spin-orbital coupling is taken into account variationally. We demonstrate the viability of our scheme by calculating EPR parameters of paramagnetic defects in solids. We consider the A-tensor of 'normal' and 'anomalous' muonium defect in IIIA-VA semiconductors as well as the S2 anion radical in KCl host crystal lattice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».