重新审视 CuCl 中热力学传输：第一性原理计算与机器学习力场

准确预测强无谐材料中晶格热导率（$\kappa_l$）需要再生的历元力常数（IFCs）以及对对角和非对角贡献以及更高阶散射的恰当 incorporation。我们研究了 CuCl，这是一种具有简单锌盒结构和超低 $\kappa_l$ 的高度无谐系统。我们的计算包括 IFC 再生和四声子散射，与实验结果 excellent 一致，凸显了两者在准确估计 $\kappa_l$ 中的关键作用。此外，探索了该系统的异常压力依赖性 $\kappa_l$，使用经过严格验证的机器学习力场进行，预测值与实验观察到的单调下降趋势良好一致。这一行为主要由四声子散射显著增加以及横向声学模组速度的降低所驱动。总体而言，本研究建立了一个用于建模强无谐材料中热力学传输的稳健框架。