घनत्व कार्यात्मक सिद्धांत का उपयोग करके गणना की गई सामग्री के कौन से गुण धब्बा से प्रभावित होते हैं?
स्मियरिंग (स्मियरिंग चौड़ाई) $\sigma$(सटीक होना) हमेशा भ्रमित करता रहा है। मैं समझता हूँ कि यह क्या है , लेकिन जब यह डीएफटी गणना की बात आती है, तो इसे पिन नहीं कर सकता। क्या इसे के-पॉइंट और एनर्जी कट-ऑफ की तरह परिवर्तित किया जाना चाहिए? यदि हाँ, तो कब - इससे पहले कि हम k-points और energy cut-off या उसके बाद अभिसरण करें?
इसके अलावा, गणना में कौन से गुण प्रभावित करते हैं और कैसे?
जवाब
संक्षेप में, यह इलेक्ट्रॉनिक ऊर्जा को प्रभावित करेगा और इस तरह से प्राप्त सभी गुण। बहुत छोटा धब्बा चौड़ाई और आपको स्व-सुसंगत क्षेत्र को परिवर्तित करने में परेशानी हो सकती है। बहुत बड़ा और काल्पनिक परिमित तापमान से 0 K तक पीछे हटना कम सटीक होगा। स्मीयरिंग विधि (जैसे गॉसियन स्मीयरिंग) के आधार पर, आप इसे एक संपत्ति के रूप में मान सकते हैं, जब तक कि ऊर्जा का अपव्यय कम न हो जाए। यह जरूरी नहीं कि सभी स्मियरिंग विधियों के लिए मामला हो। जिस क्रम में आप अभिसरण परीक्षण करते हैं वह कुछ हद तक एक राय है, और आपको हमेशा अपनी मान्यताओं को मान्य करना चाहिए। हालाँकि, मैं ऐसा शायद प्लेन-वेव गतिज ऊर्जा कटऑफ और निर्धारित करने के बाद करूँगा$k$-पॉइंट ग्रिड। मुझे यह भी उल्लेख करना चाहिए कि स्मियरिंग की चौड़ाई बैंड किनारों को प्रभावित कर सकती है और इस तरह गणना की गई बैंड गैप इसके मूल्य पर निर्भर करती है, इसलिए यह ध्यान में रखने के लिए एक और संपत्ति है।
आप उचित परिणाम प्राप्त करने के लिए एक अभिसरण परीक्षण कर सकते हैं। आमतौर पर, के-सैंपलिंग और एनर्जी कटऑफ के लिए, आप अनुभवों से कुछ मूल्य ले सकते हैं (बेशक, आप अभिसरण परीक्षण भी कर सकते हैं)।
- (a) POTCAR फाइल पर ENCUT = सबसे बड़ा ENMAX$\times$ 1.5
- (ख) KPOINTS : आप का उपयोग कर सकते हैं VASPKIT KPOINTS उत्पन्न करने के लिए जब आप एक POSCAR तैयार करते हैं।
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अद्यतन उत्तर:
हमें स्मियरिंग विधि की आवश्यकता क्यों है?
स्मियरिंग विधि का मूल विचार इस पेपर को संदर्भित कर सकता है , यह विधि धातुओं के लिए ब्रिल्लिन ज़ोन में संख्यात्मक एकीकरण से निपटने के लिए समर्पित है।
एक धातु की एक उपयोगी परिभाषा यह है कि धातु में ब्रिल्लिन ज़ोन को उन क्षेत्रों में विभाजित किया जा सकता है जो कि इलेक्ट्रॉनों के कब्जे में और अप्रकाशित हैं। K स्पेस में जो सतह इन दोनों क्षेत्रों को अलग करती है, उसे फ़र्मी सतह कहा जाता है ।
K अंतरिक्ष में इंटीग्रल की गणना के दृष्टिकोण से, यह एक महत्वपूर्ण जटिलता है क्योंकि फ़र्ज़ी सतह पर नॉनज़रो मानों से शून्य तक एकीकृत रूप से कार्य करने वाले फ़ंक्शंस हैं। यदि इन अभिन्नताओं की गणना में कोई विशेष प्रयास नहीं किए जाते हैं, तो अच्छी तरह से परिवर्तित परिणाम प्राप्त करने के लिए बहुत बड़ी संख्या में k अंक की आवश्यकता होती है।
उसके बाद, स्मियरिंग विधि को अर्धचालक और इन्सुलेटर से निपटने के लिए विकसित किया गया है।
अपने सिस्टम के लिए उपयुक्त स्मियरिंग विधि का चयन कैसे करें? (मुझे लगता है कि आप VASP पैकेज का उपयोग कर रहे हैं और गणना करने के लिए एक नुस्खा प्रदान करते हैं ।)
- यदि आपके पास पर्याप्त जानकारी (धातु / अर्धचालक / इन्सुलेटर) नहीं है, तो आप हमेशा गॉसियन स्मीयरिंग विधि का उपयोग कर सकते हैं। VASP में सेटिंग [ISMEAR = 0, SIGMA = 0.05] आपको उचित परिणाम देगा।
- जब आप जानते हैं कि सिस्टम धातु है, तो आप अपने सिस्टम को आराम करने के लिए एमपी स्मियरिंग विधि का उपयोग कर सकते हैं। [ISMEAR = 1, SIGMA = 0.2] (एट्रोपी शब्द को 1 meV प्रति परमाणु से कम रखें।)
- अर्धचालक या इन्सुलेटर के लिए, टेट्राहेड्रोन विधि का उपयोग करें [ISMEAR = -5], यदि सेल बहुत बड़ी है (या यदि आप केवल एक या दो k-पॉइंट का उपयोग करते हैं) ISIGAR = 0 का उपयोग एक छोटे सिग्मा = 0.03-0.05 के संयोजन में करें ।
- राज्यों के घनत्व की गणना और बहुत सटीक कुल ऊर्जा गणना (धातुओं में छूट नहीं) के लिए टेट्राहेड्रोन विधि का उपयोग करें [ISMEAR = -5]।
क्या इसे के-पॉइंट और एनर्जी कट-ऑफ की तरह परिवर्तित किया जाना चाहिए?
- सरल प्रणाली के लिए, आप प्रतिध्वनि परिणाम प्राप्त करने के लिए पिछला नुस्खा ले सकते हैं।
- कुछ जटिल प्रणालियों के लिए, आपको ISMEAR = 0 लेना चाहिए और SIGMA के मूल्य का परीक्षण करना चाहिए।
यदि हाँ, तो कब - इससे पहले कि हम k-points और energy cut-off या उसके बाद अभिसरण करें?
SIGMA के अभिसरण का परीक्षण करने के लिए आप एक उच्च ऊर्जा कट-ऑफ और एक बढ़िया k- जाल ले सकते हैं। ($\dfrac{3}{2} \times $ POTCAR में अधिकतम कट-ऑफ और VASPKIT का उपयोग उच्च सटीकता के साथ KPOINTS उत्पन्न करने के लिए।)
इसके अलावा, गणना में कौन से गुण प्रभावित करते हैं और कैसे?
जैसा कि एंड्रयू रोसेन ने कहा, यह कुल ऊर्जा के अभिन्न अंग को प्रभावित करेगा और इस तरह इससे प्राप्त सभी गुण। क्योंकि SIMGA का पिक संख्यात्मक अभिन्न के अभिसरण का निर्णय करता है।
यह मदद कर सकता है।