doped：用于稳健且可重复的带电缺陷超胞计算的Python工具包
材料科学
2024-04-15 v2 化学物理
计算物理
摘要
缺陷是晶体固体的普遍特征，决定了许多功能材料的关键性质和性能。鉴于其至关重要性以及实验测量的固有困难，计算方法（如DFT和机器学习/经典力场）被广泛用于在原子层面预测缺陷行为及其对宏观性能的影响。本文报告了doped，一个用于缺陷超胞计算的生成、前/后处理和分析的Python包。doped旨在以高效、用户友好但功能强大且完全灵活的方式实现缺陷模拟工作流程，其目标是为进行可重复的固态缺陷性质计算提供一个稳健的通用平台。
引用
@article{arxiv.2403.08012,
title = {doped: Python toolkit for robust and repeatable charged defect supercell calculations},
author = {Seán R. Kavanagh and Alexander G. Squires and Adair Nicolson and Irea Mosquera-Lois and Alex M. Ganose and Bonan Zhu and Katarina Brlec and Aron Walsh and David O. Scanlon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.08012},
year = {2024}
}