アモルファスカーボンのモデル化に使用できる非商用ソフトウェアはどれですか？
私は結晶性材料を生成してモデル化することについて公正な考えを持っていますが、特定の次元のアモルファスカーボンをモデル化するために使用できる非商用ソフトウェアプログラムは何ですか？ $6\times6\times6$ アモルファスカーボンで満たされたÅの立方体？
回答
$6\times6\times6$ $Å^3$はアモルファス材料としては非常に小さいサイズであり、おそらく長距離秩序はありません。しかし、有用なアモルファスサンプルを生成する最小サイズは、調査する材料と特性によって異なります。
困難は通常、調査したいアモルファスサンプルの生成にあります。ここで、従来のアプローチはメルトアンドクエンチ（MQ）であり、材料の溶融温度をはるかに超える分子動力学（MD）で原子の位置をランダム化します。その後、溶融樹脂は急速に冷却され、冷却速度は1〜50 K / psの範囲になることがよくあります。ここけれども商用ソフトウェアのために、手順を説明しますチュートリアルではあるが、これは私が知っている唯一のチュートリアルです。好きなMD（力場、半経験的、DFT）パッケージを使用して手順を複製できるはずです。
MDは、少量のサンプルおよび短いMD時間（最大で数十ps）に対してDFTを使用して実行できます。それ以外の場合、MQは、適切なパラメータ化が利用できる場合は従来のMDを使用して、またはDFTBなどの半経験的方法を使用して実行できます。その後、サンプルをさらにアニーリングまたは最適化して、必要な理論レベルで調査することができます。
ソフトウェアが数十から数百の原子を処理できる限り、アモルファス材料の研究に使用できます。
私はこの分野の専門家ではありませんが、ボールを転がすためだけに...
無秩序なフェーズをシミュレートする主な問題は、通常、対象の無秩序に関連する関連する長さスケールをキャプチャするために大きなシミュレーションセルが必要になることです。大きなシミュレーションボックスは、通常、使用できる計算方法に関してある程度の妥協を意味します。たとえば、従来のDFT法の使用は、約1,000原子に制限されています。
これに関連して、近年、DFT計算と同様の精度を提供するが、計算コストがはるかに低く、次のようなシミュレーションを可能にする、DFT計算でパラメーター化された機械学習の可能性（非常に一般的な用語）の開発に多くの作業が行われています。例を強調するために、ガウス近似ポテンシャル（GAP）スキームを選択します。このスキームのコードは、ここにあります。私は最近、GAPを使用して、あなたが興味を持っているもの、アモルファスカーボンを直接調べている論文を読んだので、答えにGAPを選びました。あなたはここで論文を見つけることができます。
他の人々が言ったことは有効です。しかし、具体的に質問に答えるために、DFTを実行したい場合は、このタイプのことを実行できる無料のパッケージがたくさんあります。AIMDを実行したい場合、CP2kは非常に高速で、多くのアトムを処理できます（ただし、コンパイルするのは非常に困難です）。私は主にラティスダイナミクスの計算に取り組んでおり、これにはABINITを使用しています。ABINITはAIMDでもさまざまなことができますが、私はこれに使用したことはありません。CP2kは、使用するアルゴリズムのおかげでAIMDの方が高速になると思いますが、グーグルを行わずに詳細を説明することはできません。私が使用し、うまく機能する他のいくつかのフリーソフトウェアは、QuantumEspressoとGPAWです。
古典的な分子動力学法（つまり、セル内のより多くの原子）のみを実行したい場合は、LAMMPS（非常に優れている）とGromacs（使用していない）を試すことができます。経験的ポテンシャルがあなたの問題に適しているかどうかはわかりませんが（これはあなたが考慮しなければならない重要な物理学の質問です）、炭素には多くの選択肢があります。LAMMPSに伴う可能性を確認してください。
最後に、ハイブリッド量子/古典シミュレーションを行うことが可能です。これらを正しく行うのは難しいと思いますが、非常に強力なツールであると同僚から言われました。この部分を古典的なシミュレーションに結合しながら、「量子」領域の特定のプロパティを計算して、より長距離の影響のいくつかを回復しようとすることができます。
お役に立てれば！