DFT 精度下缓慢淬化的高压 B₂O₃ 玻璃

对无定形玻璃进行建模需要准确的相互作用表示、足够大的系统尺寸以允许中间范围的结构有序，以及消除动力学捕获的结构图案的缓慢淬化速率。第一性原理或力场基于的分子动力学（MD）模拟 neither 都不能明确满足这三个条件。本文报道开发了用于经典玻璃 B₂O₃ 的机器学习势（MLP），该势满足上述需求良好。该 MLP 是在使用周期性量子密度泛函理论获得的凝聚相配置的能量和原子力上进行训练。基于该 MLP 的深度潜势 MD（DPMD）模拟准确预测了该玻璃的状态方程和浸缩行为，淬化速率较慢。 在室温下，淬化速率大于 $10^{11}$ K/s 时会导致结构中的误差。压力依赖的 X 射线和中子结构因子与实验数据高度吻合。玻璃的高压模拟显示硼和氧的配位数几何多样，这与实验观察一致。