退火方法在混合晶体中基于静电能的构型搜索的应用与性能评估
材料科学
2026-05-26 v1
摘要
在固溶体和无序材料的第一性原理设计中，由于位点占据数呈指数增长，对所有可能的替代构型进行穷举评估通常不切实际。本文开发了一个利用退火方法预筛选混合晶体构型的框架，其中以 Ewald 静电能作为目标函数。替代占据由二值变量表示，从而可将 Ewald 能量映射为 Ising 型哈密顿量，并将低能构型搜索表述为组合优化问题。我们使用模拟退火 (SA) 和量子退火 (QA) 实现了该表述，并以穷举搜索为基准评估其性能。对于小尺度体系 CaYAlO，SA 实现了约 30 倍的加速，而 QA 实现了超过 100 倍的加速；两种方法均识别出所有最低能构型。对于中尺度体系 -KSbF 和大尺度 Ba 掺杂 SiAlON 体系，SA 实现了约 200-300 倍的加速，同时稳健地识别出最低能结构。相比之下，QA 对小尺度案例有效，但对中尺度问题加速有限，且因链断裂而遗漏了一些低能构型。这些结果表明，SA 是目前基于静电能快速预筛选混合晶体构型的最稳健、最通用的方法。所提出的表述可利用公开库自动实现，并为在第一性原理计算之前加速候选结构生成提供了一条实用途径。
引用
@article{arxiv.2605.24557,
title = {Application and Performance Assessment of Annealing Methods for Electrostatic-Energy-Based Configuration Search in Mixed Crystals},
author = {Tack Saquai and Kenta Hongo and Ryo Maezono and Tom Ichibha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.24557},
year = {2026}
}