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

В неорганических кристаллических материалах локальная координационная окруженность редкоземельных ионов существенно влияет на их стимулированные излучения. Однако быстрое массовое получение информации о локальной координационной структуре редкоземельных ионов по-прежнему представляет собой значительное вызов. В данной статье было достигнуто точное предсказание длины ключевых связей локальной структуры редкоземельных ионов в неорганических кристаллических материалах с помощью первопринципных вычислений и машинного обучения. На основе тренировочной модели были предсказаны длины связей 96 несообщенных ранее неорганических кристаллических материалов с примесями редкоземельных ионов, и их точность была подтверждена с помощью первопринципных вычислений. Этот метод прост, быстр и способен массово предсказывать информацию о локальной структуре редкоземельных ионов, что представляет собой важный подход для проектирования структуры и характеристик неорганических кристаллических материалов с примесями редкоземельных ионов.

关键词

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

阅读全文