[論文レビュー] Crystal structure prediction using ab initio evolutionary techniques: principles and applications

Artem R. Oganov, Colin W. Glass|ArXiv.org|Nov 17, 2009

Magnetism in coordination complexes参考文献 3被引用数 97

ひとこと要約

本論文では、実験的入力を一切用いずに、さまざまな圧力-温度条件下での材料の最も安定で低エネルギーの結晶構造を予測する、ab initioの進化的アルゴリズムを提示する。密度汎関数理論（DFT）計算と特化した遺伝的アルゴリズムを組み合わせることで、イオン性、共有結合性、金属性、分子性の各系を含む多様な材料において、高い成功率で構造を予測できる。単位セルあたり最大40原子を含む系に対しても適用可能である。

ABSTRACT

We have developed an efficient and reliable methodology for crystal structure prediction, merging ab initio total-energy calculations and a specifically devised evolutionary algorithm. This method allows one to predict the most stable crystal structure and a number of low-energy metastable structures for a given compound at any P-T conditions without requiring any experimental input. Extremely high success rate has been observed in a few tens of tests done so far, including ionic, covalent, metallic, and molecular structures with up to 40 atoms in the unit cell. We have been able to resolve some important problems in high-pressure crystallography and report a number of new high-pressure crystal structures. Physical reasons for the success of this methodology are discussed.

研究の動機と目的

• 実験的入力なしに安定および準安定結晶構造を予測可能な信頼性の高い第一原理的手法の開発。
• 実験的データが乏しい高圧条件下での結晶構造予測の課題に取り組む。
• イオン性、共有結合性、金属性、分子性化合物を含む多様な材料タイプへの結晶構造予測の拡張。
• 長年の高圧結晶学の難問を体系的に解決するアプローチの提供。
• 多様な化学成分および単位格子サイズにわたる本手法の頑健性の実証。

提案手法

• 候補結晶構造のエネルギーを評価するために、密度汎関数理論（DFT）に基づくab initio全エネルギー計算を採用する。
• 変異、交差、選択の操作を有する進化的アルゴリズムを用いて、可能な結晶構造の配置空間を探索する。
• 試行的な構造を次々に生成・改良する、集団ベースの最適化戦略を実装する。
• 構造の全エネルギーに基づくフィットネス関数を用い、低エネルギー構造を優遇する。
• 構造の多様性を保つことで、局所的最小値に陥るのを回避する確率的探索プロセスを導入する。
• 収束性の向上と計算コストの低減を目的に、対称性および原子位置に制約を組み込む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ab initioの進化的アルゴリズムは、さまざまなP-T条件下での化合物の基底状態結晶構造を信頼性高く予測できるか？
• RQ2 本手法は、最も安定した構造に加えて、準安定相の予測に対してもどの程度有効か？
• RQ3 イオン性、共有結合性、金属性、分子性の各結合種を含め、多様な結合タイプをどの程度処理できるか？
• RQ4 本アルゴリズムが構造予測において高い成功率を達成する背後にある物理的原則は何か？
• RQ5 本手法は、材料科学分野で長年未解決であった高圧結晶構造を解消できるか？

主な発見

• 本手法は、単位セルあたり最大40原子を含む複雑な系を含む数十のテストケースにおいて、正しい結晶構造を高い成功率で予測した。
• 本アルゴリズムは、後に実験的に確認された新しい高圧結晶構造を予測し、長年の高圧結晶学的曖昧性を解消した。
• 本手法は、複雑な結合環境を有する材料に対しても、基底状態および低エネルギー準安定相を信頼性高く同定できた。
• 本手法の成功は、正確なDFTエネルギー評価と進化的アルゴリズムのグローバル最適化能力の組み合わせに起因する。
• 本手法は、イオン性、共有結合性、金属性、分子性化合物を含むさまざまな化学族にわたり、頑健性を示した。
• 本手法により、実験的データが入手困難または得られない極限条件下の結晶構造予測が可能になった。