利用贝叶斯优化检测 Cu(111) 上 (1S)-樟脑的稳定吸附构型
材料科学
2020-12-02 v4
摘要
以现有研究工具确定有机-无机界面的原子结构颇具挑战。从显微图像解读复杂分子吸附构型较为困难，而利用原子模拟寻找最稳定结构因高维相空间只能对势能面进行局部探索。本研究提出近期开发的贝叶斯优化结构搜索 (Bayesian Optimization Structure Search, BOSS) 方法，作为识别非平面吸附构型结构的高效方案。我们将 BOSS 与密度泛函理论模拟结合，检测 Cu(111) 表面上 (1S)-樟脑的稳定吸附结构。我们在 8 种独特稳定吸附构型中确定了最优结构：樟脑通过氧原子化学吸附（全局极小）或通过烃类物理吸附于 Cu(111) 表面。本研究表明，BOSS 等新兴交叉学科工具有助于描述复杂表面结构及其性质，并最终使我们能够调控先进材料的功能。
引用
@article{arxiv.2002.05598,
title = {Detecting stable adsorbates of (1S)-camphor on Cu(111) with Bayesian optimization},
author = {Jari Järvi and Patrick Rinke and Milica Todorović},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.05598},
year = {2020}
}
备注
16 pages, 10 figures, 5 tables. Peer-reviewed version. Published in the Beilstein Journal of Nanotechnology