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一种基于DFTB的电子 - Phonon耦合的方法Cal
[3]，ATK [4]，Quantum Espresso [5，6]，EPW [7]，Per-Turbo [8]）并稳步增加硬件资源。对于单位细胞中有大量原子的系统，例如共价有机框架（COFS）[9]，使用AB ITIBL方法仍然具有挑战性。尤其是在需要对许多此类材料进行高通量筛选的情况下，需要替代方法。密度的功能紧密结合（DFTB）[10]是一种方法，因为它有效地降低了密度功能理论（DFT）的复杂性，将Kohn – Sham方程式施加到紧密结合形式中。该方法现在富含扩展[11]，并已成功地用于研究各种材料的电子和结构特性。一个非详尽的列表包括有机聚合物，COF [12]和生物分子系统[13]，过渡金属氧化物（Tio 2 [14]，Zno [15]），MOS 2膜和纳米结构[16]，Gra-Phene缺陷[17]和Allotropes。它专门用于研究几种无机材料（Si，SiC，Ag，au，Fe，Mg，Mg）的纳米颗粒和纳米棒的结构和电子，对于DFT计算，其大小不可行。Green的DFTB功能扩展已用于研究弹道性纳米结构中的电子和声子传输[18]。在这项贡献中，我们关注放松时间近似中的Boltzmann转移理论。为此，我们首先从一般的非正交紧密结合的汉顿（Ham-iLtonian）开始得出电子 - 音波耦合的表达。因此，我们的结果适用于DFTB和其他
准确，负担得起的密度功能紧密结合...
•N-辛烷几何形状优化•N-辛烷C-H和C-C键能扫描•H 2几何优化和解离能•N-辛烷值振动频率•N-辛烷值MD MD模拟•其他烃TD-DFTB/Chimes兴奋能量
tbmalt，一种用于结合紧密结合和机器学习的灵活工具包
紧密结合方法，尤其是密度的功能紧密结合（DFTB）和扩展的紧密结合方案，可以进行大型系统和长时间尺度的有效量子机械模拟。它们是使用务实近似和一些经验术语源自从头算密度的功能理论的，从而确保了速度和准确性之间的良好平衡。可以通过使用机器学习技术调整经验参数来提高其准确性，尤其是在合并有关原子本地环境的信息时。由于紧密结合模型仍然提供了显着的量子机械贡献，并且仅拟合了短量的校正，因此学习过程通常更短，更可转移，因为它可以直接通过机器学习直接在没有基础动机的模型的情况下直接通过机器学习来预测量子机械性能。作为进一步的优势，可以根据紧密结合模型来计算衍生的量子机械量，而无需进行额外的学习。我们已经开发了开源框架 - 结合机器学习工具包，它允许轻松实现此类组合方法。该工具包当前包含DFTB方法的层和GFN1-XTB Hamiltonian的接口，但是由于其模块化结构及其定义明确的接口，因此可以轻松实现其他基于原子的方案。我们正在讨论框架的一般结构，一些基本的实现细节以及几个概念验证应用程序，以证明合并方法的观点和工具包的功能。
阿姆斯特丹建模套件-SCM
您可以使用AMS做什么？•提取精确的材料特性，包括工作功能，光谱，电离电位，带盖等。• Model physical processes based on large scale atomistic simulations of sputtering, etching, and chemical vapor deposition • Study the mechanical properties of materials with automatic workflows for Young's modulus, yield point, Poisson's ratio, and tribology calculations • Discover new materials with M3GNET , the new universal machine learning potential • Create novel ReaxFF or DFTB parameter sets that suits your needs with ParAMS
阿姆斯特丹建模套件
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