Как бы вы сообщили параметры решетки сплава, смоделированные с помощью суперячейки?
За неэмпирическим моделированием сплавов со статистической заселенностью площадок существует множество литературы . К ним относятся VCA, SQS, CPA, подход суперячейки и т. Д. Этот вопрос не ставит своей целью сравнение этих подходов, а скорее предполагает случай, когда подход суперячейки используется для моделирования нового сплава с использованием структуры DFT.
Рассмотрим какой-нибудь сплав $\ce{A_{0.33}B_{0.67}C3}$. Генерируется суперячейка размером 1x1x3 (она небольшая, но для понимания) и выполняется оптимизация геометрии.
Теперь у меня два вопроса.
- Во время генерации суперячейки симметрия пространственной группы исходного сплава может быть (вероятно) понижена, потому что суперячейка может не поддерживать такое же количество операций симметрии. Следовательно, насколько правдоподобно сообщать о симметрии оптимизированной суперъячейки как об окончательной релаксированной симметрии исходного сплава? Есть ли какие-нибудь стратегии, чтобы вернуться к исходной элементарной ячейке из расслабленной суперячейки?
- Каковы соглашения об оптимизированных параметрах решетки? Сообщаете ли вы параметры, как они есть для суперячейки ~ (a, b, 3c), или вы берете среднее значение ~ (a, b, c avg )?
Ответы
Создавая суперячейку и каким-то образом модифицируя ее, вы создаете совершенно новую структуру, которая, как вы надеетесь, может дать вам некоторое представление, сравнивая с исходной структурой. Любой вывод, который вы сделаете из своих расчетов, будет сделан на основе модифицированной суперячейки, а не версии, в которой вы преобразовали ее обратно в примитивную ячейку. Некоторые программные пакеты, такие как pymatgen, могут описывать структуры с частичным заполнением, но я не думаю, что возможно систематически преобразовать расслабленную суперячейку в примитивную ячейку без потери информации.
По этой причине логичнее всего сообщить о геометрии, симметрии и других свойствах суперъячейки. Это то, что я заметил в литературе как условность. Отчетность о необработанных данных на основе суперячейки также важна для того, чтобы сделать вашу работу максимально прозрачной и воспроизводимой.
В зависимости от того, что вы пытаетесь показать, можно указать свойства, нормализованные на атом. Например, вместо того, чтобы сообщать параметры решетки вашей суперячейки 1x1x3 в примитивной ячейке путем «усреднения» параметра решетки c, для вашего приложения может быть одинаково эффективно сравнивать объем примитива и суперячейки на атом.