基于原子势描述符的晶体缺陷无监督识别
材料科学
2024-10-01 v2 化学物理
计算物理
摘要
识别晶体缺陷对于揭示许多物理现象的起源至关重要。传统使用的序参量依赖于系统,且对于长时间的分子动力学模拟而言计算成本高昂。无监督算法提供了一种独立于所研究系统的替代方案,并可以利用分子动力学模拟中预先计算的原子势描述符。我们比较了三种此类算法(PCA、UMAP 和 PaCMAP)在硅和水系统上的性能。首先,我们评估了这些算法在识别相(包括晶体多型体和熔体)方面的表现,随后将分析扩展至识别间隙原子、空位和界面。虽然发现 PCA 不适用于有效分类,但研究表明它是 UMAP 和 PaCMAP 的合适初始化方法。UMAP 和 PaCMAP 总体上均显示出有前景的结果,其中 PaCMAP 在分类上更为稳健,但在类别显著不平衡的情况下 UMAP 表现更好。值得注意的是,两种算法均成功识别了过冷水中的晶核,证明了它们对水中冰核化的适用性。
引用
@article{arxiv.2405.01320,
title = {Unsupervised identification of crystal defects from atomistic potential descriptors},
author = {Lukáš Kývala and Pablo Montero De Hijes and Christoph Dellago},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.01320},
year = {2024}
}