固体氢的破对称相：基于神经网络变分蒙特卡罗方法的探讨
强关联电子
2025-12-30 v2 材料科学
机器学习
计算物理
摘要
高压固体氢的晶体结构仍是一个根本性未解之谜。尽管研究前沿大多聚焦于 400 GPa 以上的超高压相，但我们指出即使在约130 GPa 处观察到的破对称相也需要重新审视，因为其电子与核自由度之间的复杂耦合。本文中，我们构建了一个基于深度神经网络波函数的第一性原理量子蒙特卡罗框架，在常压ensemble下对电子和核进行量子力学处理。我们的计算揭示了一个未被报告的破对称相的基态结构候选，具有 Cmcm 空间群对称性，我们测试了其在最多 96 个原子规模下的稳定性。该预测结构定量上匹配实验方程状态和 X 射线衍射图样。此外，我们的群论分析表明 Cmcm 结构与现有的拉曼和红外光谱数据相容。关键的是，静态密度泛函理论计算揭示了 Cmcm 结构在 Born-Oppenheimer势能面上是一个动力学上不稳定的鞍点，表明对该问题进行完整的量子多体处理是必要的。这些结果为高压氢的相图提供了新的视角，并呼吁进行进一步的实验验证。
引用
@article{arxiv.2512.17703,
title = {Revisiting the Broken Symmetry Phase of Solid Hydrogen: A Neural Network Variational Monte Carlo Study},
author = {Shengdu Chai and Chen Lin and Xinyang Dong and Yuqiang Li and Wanli Ouyang and Lei Wang and X. C. Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.17703},
year = {2025}
}