A combined DFT and machine learning to predict the bond lengths in rare earth-doped inorganic crystals

Chen Bingrong ,  

He Fengting ,  

Yu Puy Mang Tam ,  

Xie Mengyuan ,  

Zhou Haiqiong ,  

Yin Hao ,  

Li Zhen ,  

Chen Zhenqiang ,  

Ma Fengkai ,  

Su Liangbi ,  

摘要

فيما يتعلق بالمواد البلورية اللاعضوية، يؤثر بيئة تكافؤ الأيونات النادرة على أدائها في الإشعاع المحفز. ومع ذلك، فإن الحصول السريع على معلومات بنية بيئة تكافؤ الأيونات النادرة ما زال يشكل تحدياً كبيراً. في هذه الورقة، تم تحقيق التنبؤ الدقيق لأطوال روابط بيئة تكافؤ أيونات الأرض النادرة في المواد البلورية اللاعضوية من خلال الحسابات الأساسية والتعلم الآلي. وقد تم التنبؤ بأطوال روابط مواد بلورية لم يتم التقرير عنها سابقًا بناءً على النموذج التدريبي وتم التحقق من دقتها من خلال الحسابات الأساسية. هذه الطريقة بسيطة وسريعة، ويمكنها التنبؤ بشكل كبير بمعلومات بنية بيئة تكافؤ أيونات الأرض النادرة، وبذلك توفر مسارًا هامًا لتصميم هيكل وأداء المواد البلورية اللاعضوية المشوبة بأيونات الأرض النادرة.

关键词

Bond lengths;Local structures;Rare earth-doped inorganic crystal

阅读全文