迈向新型有机高-$T_\mathrm{c}$超导体：利用态密度相似性搜索进行数据挖掘
超导电性
2018-02-14 v3
摘要
确定具有所需关键性质的新颖功能材料是弥合基础研究与技术进步之间差距的重要部分。在此背景下，高通量计算与数据挖掘技术相结合，在过去几年中极大地加速了不同研究领域的这一进程。数据驱动的材料预测方法的优势在于将数千种材料的搜索空间缩小到有前景候选者的子集。最近，开放获取的有机材料数据库 OMDB 发布，提供了数千种先前合成的三维有机晶体的电子结构数据。基于 OMDB，我们报告了一种新型态密度相似性搜索工具的实现，该工具能够检索与参考材料具有相似态密度的材料。该工具基于 ANNOY 库中实现的近似最近邻算法，并可通过 OMDB 网络接口应用。此处提出的方法适用范围广，可应用于态密度决定材料某些关键性质的各种问题。作为首个应用，我们报告了与芳香烃 p-三联苯（p-terphenyl）表现出电子结构相似性的材料，p-三联苯最近被讨论为一种潜在的有机高温超导体，在强钾掺杂下表现出约 120~K 的转变温度。尽管驱动这一显著转变温度的机制仍在争论中，我们认为反映材料电子结构的态密度可能是观测到的高- 的关键因素。为提供可能表现出可比性质的候选材料，我们给出了 15 种与 p-三联苯具有相似特征的纯有机材料...
引用
@article{arxiv.1709.03151,
title = {Towards Novel Organic High-$T_\mathrm{c}$ Superconductors: Data Mining using Density of States Similarity Search},
author = {R. Matthias Geilhufe and Stanislav S. Borysov and Dmytro Kalpakchi and Alexander V. Balatsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.03151},
year = {2018}
}
备注
7 pages, 4 figures