基于第一性原理随机结构搜索（AIRSS）的缪子停驻位点计算预测
材料科学
2018-05-21 v2
摘要
在缪子自旋弛豫实验（{\mu}+SR）中，缪子的停驻位点一般是未知的。现有一些技术可用于推测缪子停驻位点，但它们常依赖近似且不能普遍适用于所有情况。本工作中，我们提出一种纯理论方法，从第一性原理预测晶体材料中的缪子停驻位点。该方法基于第一性原理计算、随机结构搜索与机器学习的结合，并成功预测了Si、金刚石和Ge中缪onium的MuT与MuBC停驻位点，以及LiF中的缪onium停驻位点，而无需借助任何实验结果。该方法利用了Soprano——一个为辅助第一性原理计算晶体学而开发的Python库，其已公开发布并包含重现我们分析所需的所有软件工具。
引用
@article{arxiv.1801.10454,
title = {Computational Prediction of Muon Stopping Sites Using Ab Initio Random Structure Searching (AIRSS)},
author = {Leandro Liborio and Simone Sturniolo and Dominik Jochym},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.10454},
year = {2018}
}