[论文解读] 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 97

一句话总结

本文提出了一种从头算的演化算法，可在无实验输入的情况下预测各种压力-温度条件下材料的最稳定、低能量晶体结构。通过将密度泛函理论计算与定制的遗传算法相结合，该方法在预测多种材料（包括离子、共价、金属和分子体系）的结构方面取得了高成功率，单位晶胞中最多可包含40个原子。

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.

研究动机与目标

• 开发一种可靠的、基于第一性原理的方法，以在无实验输入的情况下预测稳定和亚稳态晶体结构。
• 解决在实验数据稀缺的高压条件下预测晶体结构的挑战。
• 将晶体结构预测扩展至多种材料类型，包括离子、共价、金属和分子化合物。
• 为解决高压晶体学中长期存在的问题提供系统性方法。
• 展示该方法在广泛化学组成和晶胞尺寸范围内的鲁棒性。

提出的方法

• 采用基于密度泛函理论（DFT）的从头算总能量计算，评估候选晶体结构的能量。
• 利用具有突变、交叉和选择操作的演化算法，探索可能晶体结构的构型空间。
• 实施基于种群的优化策略，通过多代迭代生成并优化试验结构。
• 基于结构的总能量设计适应度函数，优先选择能量较低的构型。
• 采用随机搜索过程，通过在种群中保持结构多样性来避免陷入局部极小值。
• 引入对对称性和原子位置的约束，以提高收敛速度并降低计算成本。

实验结果

研究问题

• RQ1 该从头算演化算法能否在各种P-T条件下可靠地预测化合物的基态晶体结构？
• RQ2 该方法在预测最稳定结构之外，对亚稳相的预测效果如何？
• RQ3 该方法在处理多种成键类型（包括离子、共价、金属和分子体系）方面的能力如何？
• RQ4 该算法在结构预测中取得高成功率的物理原理是什么？
• RQ5 该方法能否解决材料科学中长期未解的高压晶体结构问题？

主要发现

• 该方法在数十个测试案例中均实现了高成功率，包括单位晶胞中最多含40个原子的复杂体系。
• 该算法成功预测了新的高压晶体结构，后经实验验证，解决了高压晶体学中长期存在的模糊问题。
• 该方法可靠地识别出多种材料的基态及低能量亚稳相，包括具有复杂成键环境的材料。
• 该方法的成功归因于DFT能量评估的高精度与演化算法全局优化能力的结合。
• 该技术在不同化学家族中表现出强鲁棒性，包括离子、共价、金属和分子化合物。
• 该方法实现了在实验数据不可用或难以获取的极端条件下晶体结构的预测。