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Enregistrement W2512101007 · doi:10.1021/acs.jpcc.5b03613

Perovskite Quantum Dots Modeled Using ab Initio and Replica Exchange Molecular Dynamics

2015· article· en· W2512101007 sur OpenAlexafffund
Andrei Buin, Riccardo Comin, Alexander H. Ip, Edward H. Sargent

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoKing Abdullah University of Science and TechnologyGovernment of OntarioCompute Canada
Mots-clésQuantum dotPerovskite (structure)Molecular dynamicsNanocrystalBohr radiusAb initioMaterials scienceChemical physicsCondensed matter physicsChemistryNanotechnologyPhysicsComputational chemistryQuantum mechanicsCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organometal halide perovskites have recently attracted tremendous attention at both the experimental and theoretical levels. Much of this work has been dedicated to bulk material studies, yet recent experimental work has shown the formation of highly efficient quantum-confined nanocrystals with tunable band edges. Here we investigate perovskite quantum dots from theory, predicting an upper bound of the Bohr radius of 45 Å that agrees well with literature values. When the quantum dots are stoichiometric, they are trap-free and have nearly symmetric contributions to confinement from the valence and conduction bands. We further show that surface-associated conduction bandedge states in perovskite nanocrystals lie below the bulk states, which could explain the difference in Urbach tails between mesoporous and planar perovskite films. In addition to conventional molecular dynamics (MD), we implement an enhanced phase-space sampling algorithm, replica exchange molecular dynamics (REMD). We find that in simulation of methylammonium orientation and global minima, REMD outperforms conventional MD. To the best of our knowledge, this is the first REMD implementation for realistic-sized systems in the realm of DFT calculations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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