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Mg2Sn是近来很受重视的锂电池负极材料.使用基于混合基表示的第一原理赝势法,计算了Mg2Sn的各种锂嵌入情况时的形成能以及相应的电子结构.讨论了锂嵌入时的体积变化、能带结构、电子态密度以及电荷分布等性质.计算表明,锂嵌入到主体材料的间隙位置时平均每个锂原子的形成能都大致在2.2eV. 相似文献
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Mg2Sn的Li嵌入形成能的从头计算 总被引：1，自引：0，他引：1
Mg2Sn是近来很受重视的锂电池负极材料．使用基于混合基表示的第一原理赝势法，计算了Mg2Sn的各种锂嵌入情况时的形成能以及相应的电子结构．讨论了锂嵌入时的体积变化、能带结构、电子态密度以及电荷分布等性质．计算表明，锂嵌入到主体材料的间隙位置时平均每个锂原子的形成能都大致在2．2eV． 相似文献
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新材料的发现是推动现代科学发展与技术革新的源动力之一,是当前促进经济发展与解决环境问题的迫切需求.传统的材料研发基于试错法,效率低且成本高.大量实验与计算模拟产生的数据为新材料的研发提供了新契机.基于这些数据,机器学习最近在材料性能预测、新材料的发现与设计等领域取得了很大进展.譬如基于材料项目(materials project)数据库对钙钛矿材料的统计分类、结合高通量计算对双钙钛矿卤化物材料稳定性的预测,以及金属间化合物电催化剂的设计与筛选等.除了基于隐式模型的预测,机器学习也可以用来发现具有物理可解释性的显式描述符,从而加速新材料的发现. 相似文献
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