Supercomputer und Quantensimulationen lösen ein kniffliges Problem der Materialwissenschaften

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Ein weltweites Team von Wissenschaftlern hat die Biegeenergie eines Silikatmoleküls, Disiloxan, untersucht. Obwohl das System einfach und handhabbar erscheint, ist die Berechnung der Biegeenergie tatsächlich ein schwieriges Problem, das durch herkömmliche Simulationsmethoden zu lösen ist. Kredit: Kenta Hongo von JAIST.

Das Verständnis der strukturellen Eigenschaften von Molekülen, die in der Natur vorkommen oder im Labor synthetisiert werden, war schon immer das tägliche Brot von Materialwissenschaftlern. Aber mit Fortschritten in Wissenschaft und Technologie ist das Unternehmen noch ehrgeiziger geworden: neue Materialien mit höchst wünschenswerten Eigenschaften zu entdecken. Um eine solche Leistung konsequent zu vollbringen, verlassen sich Materialwissenschaftler auf ausgeklügelte Simulationstechniken, die die Regeln der Quantenmechanik beinhalten, dieselben Regeln, die Moleküle selbst steuern.

Der simulationsbasierte Ansatz war bemerkenswert erfolgreich, so sehr, dass ihm ein ganzes Studiengebiet namens Materialinformatik gewidmet wurde. Aber es gab auch Misserfolge. Ein bemerkenswertes Beispiel stammt von Disiloxan, einer Verbindung, die Silizium (Si) enthält und aus einer Si-O-Si-Brücke mit drei Wasserstoffatomen an jedem Ende besteht. Die Struktur ist ziemlich einfach, und doch war es notorisch schwierig, die zum Biegen der Si-O-Si-Brücke benötigte Energiemenge abzuschätzen. Die experimentellen Ergebnisse waren widersprüchlich und die theoretischen Berechnungen ergaben sehr unterschiedliche Werte aufgrund der Empfindlichkeit der berechneten Eigenschaften gegenüber der Parameterwahl und dem Theorieniveau.

Glücklicherweise ist es nun einem internationalen Forschungsteam unter der Leitung von Dr. Kenta Hongo, außerordentlicher Professor am Japan Advanced Institute of Science and Technology, gelungen, dieses Problem zu lösen. In ihrer Studie veröffentlicht in Physik Chemie Chemie PhysikDas Team erreichte dieses Kunststück mit einer hochmodernen Simulationstechnik namens „First-Principles-Quanten-Monte-Carlo-Methode“, die letztendlich Schwierigkeiten überwand, die andere Standardtechniken nicht überwinden konnten.

Aber läuft alles auf bessere Simulationen hinaus? Nicht genug. „Eine Antwort zu erhalten, die nicht mit dem experimentell bekannten Wert übereinstimmt, ist an sich nicht überraschend. Die Übereinstimmung kann sich mit sorgfältigeren und teureren Simulationen verbessern. Aber mit Disiloxan verschlechtert sich die Übereinstimmung tatsächlich mit sorgfältigeren Simulationen“, sagt Dr. Hongo . „Was unsere Methode stattdessen erzielte, waren gute Ergebnisse, ohne sich zu sehr auf die Anpassungsparameter zu verlassen, sodass wir uns keine Gedanken darüber machen müssen, ob die angepassten Werte gut genug sind.“

Das Team verglich den First-Principles-Quanten-Monte-Carlo-Ansatz mit anderen Standardtechniken, wie z. B. Berechnungen der „Dichtefunktionaltheorie“ (DFT) und der „gekoppelten Clustermethode mit einfachen und doppelten Substitutionen und nicht iterativen Tripeln“ (CCSD(T)). , sowie empirische Messungen aus früheren Studien. Die drei Methoden unterschieden sich hauptsächlich in ihrer Empfindlichkeit gegenüber der „Vollständigkeit“ von Basissätzen (ein Satz von Funktionen, die zum Definieren von Quantenwellenfunktionen verwendet werden).

Es zeigte sich, dass bei DFT und CCSD(T) die Wahl des Basissatzes sowohl die Amplitude als auch die Nullstellen der Amplitude der Wellenfunktionen beeinflusste, während sie bei Quanten-Monte-Carlo nur die Nullstellen der Amplitude beeinflusste. Dadurch konnte die Amplitude so angepasst werden, dass sich die Form der Wellenfunktion der einer exakten Lösung annähert. „Diese Selbstheilungseigenschaft der Amplitude eignet sich gut, um die Basissatzabhängigkeit zu reduzieren und die Verzerrung zu reduzieren, die sich aus einem unvollständigen Basissatz bei der Berechnung der Biegeenergiebarriere ergibt“, erklärt Dr. Hongo.

Während dies an sich schon eine aufregende Entwicklung ist, weist Professor Hongo auf das Gesamtbild hin. „Molekulare Simulationen werden häufig verwendet, um neue Medikamente und Katalysatoren zu entwickeln. Die Beseitigung der grundlegenden Schwierigkeiten bei ihrer Verwendung trägt wesentlich zum Design solcher Materialien bei. Mit unseren leistungsstarken Supercomputern könnte die in unserer Studie verwendete Methode eine Standardstrategie sein, um diese zu überwinden.“ Schwierigkeiten“, sagt er.


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Mehr Informationen:
Adie Tri Hanindriyo et al, Monte Carlo Diffusion Evaluation of the Disiloxane Linearization Barrier, Physik Chemie Chemie Physik (2022). DOI: 10.1039/D1CP01471D

Bereitgestellt vom Japan Advanced Institute of Science and Technology

Zitieren: Supercomputer andquantensimulationen lösen ein schwieriges Problem in den Materialwissenschaften (4. Februar 2022), abgerufen am 4. Februar 2022 von https://phys.org/news/2022-02-supercomputer-quantum-simulations-difficult-problem.html

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