从第一性原理探讨 relaxor 铁电体的内在结构
材料科学
2026-03-27 v3 无序系统与神经网络
介观与纳米尺度物理
统计力学
摘要
我们开发了 FIRE-Swap，一种用于从第一性原理采样复杂钙钛矿结构中本构结构的框架，采用机器学习原子势 (MLIPs)。使用专用与通用 MLIPs，我们研究了 relaxor 铅镁钨 (PMN) 以及固体溶解物铅锆钛 (PZT) 和铅斯特拉特钛 (PST)。在各种 MLIP 模型和交换关联函数近似下，FIRE-Swap 稳健预测 PMN 中出现类岩盐样化学有序结构，而相同混合比例的 PZT 和 PST 中未观察到该结构，与实验结果一致。我们进一步在 PMN 中识别出独特的 Nb 簇形貌。在 Nb 簇中发现相互连接且未发生 coarsening 的极性纳米区，为理解 relaxor 铁电性提供了尺度基础。
关键词
引用
@article{arxiv.2511.11097,
title = {Intrinsic structure of relaxor ferroelectrics from first principles},
author = {Xinyu Xu and Kehan Cai and Yubai Shi and Peichen Zhong and Pinchen Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.11097},
year = {2026}
}