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  Heat flux for semilocal machine-learning potentials

Langer, M. F., Knoop, F., Carbogno, C., Scheffler, M., & Rupp, M. (2023). Heat flux for semilocal machine-learning potentials. Physical Review B, 108(10): L100302. doi:10.1103/PhysRevB.108.L100302.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

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:
PhysRevB.108.L100302.pdf (Verlagsversion), 2MB
Name:
PhysRevB.108.L100302.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Hybrid
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
2023
Copyright Info:
The Author(s)

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Langer, Marcel Florin1, Autor                 
Knoop, Florian1, Autor                 
Carbogno, Christian1, Autor                 
Scheffler, Matthias1, Autor                 
Rupp, Matthias1, Autor                 
Affiliations:
1NOMAD, Fritz Haber Institute, Max Planck Society, ou_3253022              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The Green-Kubo (GK) method is a rigorous framework for heat transport simulations in materials. However, it requires an accurate description of the potential-energy surface and carefully converged statistics. Machine-learning potentials can achieve the accuracy of first-principles simulations while allowing to reach well beyond their simulation time and length scales at a fraction of the cost. In this Letter, we explain how to apply the GK approach to the recent class of message-passing machine-learning potentials, which iteratively consider semilocal interactions beyond the initial interaction cutoff. We derive an adapted heat flux formulation that can be implemented using automatic differentiation without compromising computational efficiency. The approach is demonstrated and validated by calculating the thermal conductivity of zirconium dioxide across temperatures.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2023-03-302023-07-142023-09-132023-09-01
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 7
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1103/PhysRevB.108.L100302
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Projektname : TEC1p - Big-Data Analytics for the Thermal and Electrical Conductivity of Materials from First Principles
Grant ID : 740233
Förderprogramm : Horizon 2020 (H2020)
Förderorganisation : European Commission (EC)

Quelle 1

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Titel: Physical Review B
  Kurztitel : Phys. Rev. B
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Woodbury, NY : American Physical Society
Seiten: 7 Band / Heft: 108 (10) Artikelnummer: L100302 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1098-0121
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954925225008