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题名温稠密物质模拟的第一性原理方法进展
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作者
张航
陈默涵
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机构
高能量密度物理数值模拟教育部重点实验室
北京大学物理学院
北京科学智能研究院
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出处
《物理学进展》
北大核心
2024年第2期49-72,共24页
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基金
冲击波物理与爆轰物理全国重点实验室稳定支持科研项目JCKYS2022212010
国家自然科学基金委(项目号12122401,12074007,12135002)
北京大学新工科交叉青年专项对本项目的支持
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文摘
温稠密物质(Warm Dense Matter,WDM)是介于凝聚态物质和等离子体之间的一种过渡状态的物质,也是行星物理、实验室天体物理和惯性约束聚变等高能量密度物理领域的前沿科研方向。温稠密物质的量子效应显著,具有部分电离、强耦合、电子简并和热效应等重要的物理性质,因此需要采用量子力学的基础理论来描述。近年来,基于量子力学的第一性原理计算模拟方法发展迅速,逐渐成为了深入理解温稠密物质性质的有效工具。一方面,直接将凝聚态物理和材料科学中广泛适用的第一性原理方法应用于温稠密物质面临着巨大的挑战,特别是在宽温区和极端高压等极端条件下,需要不断改进现有的第一性原理算法和软件。另一方面,基于机器学习的分子动力学方法发展迅速,也给温稠密物质模拟带来了新的工具。在这篇综述中,我们首先回顾了适用于温稠密物质模拟的传统第一性原理方法,包括Kohn-Sham密度泛函理论方法和无轨道密度泛函理论方法。其次,我们介绍了近年来发展的新方法和软件,例如改进的第一性原理方法和随机密度泛函理论方法,后者已在国产开源密度泛函理论软件原子算筹(ABACUS)中实现。以上新方法可以显著提升温稠密物质的计算规模和效率,从而提升温稠密物质的结构、动力学和输运系数等性质的计算精度。
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关键词
温稠密物质
第一性原理
分子动力学
机器学习
原子算筹
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Keywords
warm dense matter
first principle
molecular dynamic
machine learning
Atomic-orbital Based Ab-initio Computation at UStc(ABACUS)
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分类号
O469
[理学—凝聚态物理]
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