基于机器学习的强液体与脆液体统一框架：以液态二氧化硅为例的研究

玻璃形成液体的脆度表征其弛豫动力学随冷却减缓的快慢程度。强液体的黏度遵循阿伦尼乌斯定律，其对应于弛豫的重排过程的能垒与温度无关；而脆液体的动力学增长快得多，表明能垒随温度降低而升高。强玻璃形成体通常为网络玻璃，而脆玻璃形成体通常为分子或类硬球玻璃。由于微观层面的这些差异，强与脆玻璃形成体在理论上通常被分开处理。二氧化硅是低温下典型的强玻璃形成体，但在较高温度下也表现出神秘的强到脆转变。本文表明，基于结构的机器学习参数“软度”（softness）此前已应用于脆玻璃形成体，它也能有效描述模型液态二氧化硅在强与脆区域以及强到脆转变过程中的行为。正如对脆玻璃形成体一样，软度与动力学之间的关系在所有区域均为不变且呈阿伦尼乌斯形式，但平均软度随温度变化。二氧化硅的强到脆转变并非源于结构的突然定性改变，而可用具有连续线性变化局域结构的简单阿伦尼乌斯形式解释。我们的结果将液态二氧化硅的研究统一于单一简洁的概念图景之下。