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本論文では、実験で得られている150GPaまでの圧力に対する重水素のHugoniot曲線を、第一原理量子モンテカルロ法に基づく分子動力学計算で再現した結果を報告する。我々のTurboRVBを利用した第一原理量子モンテカルロ法の結果を学習させた機械学習ポテンシャルをつかった分子動力学計算によって得られたHugnoit領域における重水素の状態曲線は、最新の実験結果と非常によく一致することが分かった。第一原理量子モンテカルロ法と機械学習ポテンシャルを組み合わせることで精度の高い分子動力学計算を行う手法は、フォノン計算などにも適用可能である。

Rights:

• In Copyright
  

  arXiv.org perpetual, non-exclusive license 1.0

Keyword: 第一原理量子モンテカルロ法, 高圧水素, 機械学習ポテンシャル, 分子動力学計算

Date published: 2024-07-01

Publisher: American Physical Society (APS)

Journal:

• Physical Review B (ISSN: 1550235X) vol. 110 issue. 4 L041107

Funding:

• Japan Society for the Promotion of Science JP21K17752 (革新的信頼性を持つニューラルネットワーク力場の作成とその2次元層状物質への応用)
• Japan Society for the Promotion of Science JP21K03400 (第一原理量子モンテカルロ法を用いた層状物質に対する第一原理フォノン計算の実現)
• Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology JPMXS0320220025 (第一原理量子モンテカルロ法に基づく次世代電子状態計算手法の開発と応用)

Manuscript type: Author's version (Accepted manuscript)

MDR DOI:

First published URL: https://doi.org/10.1103/physrevb.110.l041107

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Updated at: 2024-08-21 16:30:24 +0900

Published on MDR: 2024-08-21 16:30:24 +0900