Finite Element Modeling of the Dielectric Response of Metal/Metal Oxide Nanocomposites: Coarse-Graining the Quantum Response
Notice bibliographique
Résumé
Nanocomposite materials with metallic or ceramic inclusions show great promise as highly-tunable functional materials, particularly for applications where high dielectric permittivities are desirable, such as charge-storage or energy-storage materials. These applications present a challenge for computational approaches, as the field response of the nanoscale inclusion is quantum in nature, yet any representative sample of the material must encompass hundreds if not thousands of atoms. As currently implemented, finite element methods offer some predictive power for macroscale matrix-inclusion composites. However, their applicability cannot necessarily be extended to few-nanometer, molecular scale inclusions, where quantum and interfacial effects gain importance in the overall response to the applied field. Here, we develop an adjustable finite element method approach to calculate the low frequency dielectric constant of composites consisting of a metal-oxide matrix with molecular-scale silver inclusions, by introducing an interfacial layer in the general model. A process for coarse-graining atomistic ab initio results to generate best fit finite element models is also laid out in this work. We show that a continuum model informed by ab initio results can capture many of the relevant polarization effects in a metal/metal oxide nanocomposite, at a fraction of the computational cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».