摘要
無機結晶材料において、希土類イオンの局所配位環境はその励起放射性能に大きな影響を与える。しかし、希土類イオンの局所配位構造情報を迅速に大量取得することは依然として困難である。本論文は第一原理計算と機械学習を組み合わせ、無機結晶材料中の希土類イオンの局所構造結合長を正確に予測した。訓練モデルに基づき、未報告の96種類の希土類添加無機結晶材料の局所結合長を予測し、第一原理計算によりその正確性を検証した。この手法は簡便かつ迅速であり、希土類イオンの局所構造情報を大量に予測可能であり、希土類添加無機結晶材料の構造および性能設計に重要な道を提供する。
关键词
結合長;局所構造;希土類添加無機結晶
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website