MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3163176292 · doi:10.1063/5.0051453

Analysis of the relative stability of lithium halide crystal structures: Density functional theory and classical models

2021· article· en· W3163176292 sur OpenAlexafffund
Hayden Scheiber, G. N. Patey

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMachine Learning in Materials Science
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDensity functional theoryChemistryWurtzite crystal structureDispersion (optics)London dispersion forceCrystal structureBasis setCrystal structure predictionComputational chemistryChemical physicsStatistical physicsPhysicsCrystallographyMoleculeQuantum mechanicsvan der Waals force

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All lithium halides exist in the rock salt crystal structure under ambient conditions. In contrast, common lithium halide classical force fields more often predict wurtzite as the stable structure. This failure of classical models severely limits their range of application in molecular simulations of crystal nucleation and growth. Employing high accuracy density functional theory (DFT) together with classical models, we examine the relative stability of seven candidate crystal structures for lithium halides. We give a detailed examination of the influence of DFT inputs, including the exchange-correlation functional, basis set, and dispersion correction. We show that a high-accuracy basis set, along with an accurate description of dispersion, is necessary to ensure prediction of the correct rock salt structure, with lattice energies in good agreement with the experiment. We also find excellent agreement between the DFT-calculated rock salt lattice parameters and experiment when using the TMTPSS-rVV10 exchange-correlation functional and a large basis set. Detailed analysis shows that dispersion interactions play a key role in the stability of rock salt over closely competing structures. Hartree-Fock calculations, where dispersion interactions are absent, predict the rock salt structure only for LiF, while LiCl, LiBr, and LiI are more stable as wurtzite crystals, consistent with radius ratio rules. Anion-anion second shell dispersion interactions overcome the radius ratio rules to tip the structural balance to rock salt. We show that classical models can be made qualitatively correct in their structural predictions by simply scaling up the pairwise additive dispersion terms, indicating a pathway toward better lithium halide force fields.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Chemical PhysicsMême sujetMachine Learning in Materials ScienceTravaux en français237 207