1. DSpace at KDPU
  2. Кваліфікаційні (магістерські) роботи
  3. Кафедра фізики та методики її навчання (магістерські)
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/12342
Назва: Міжатомні потенціали машинного навчання в дослідженні графенових квантових точок у нанокомпозитах
Автори: Коротиш, Віктор Олексійович
Ключові слова: графенові квантові точки
міжатомні потенціали машинного навчання
дефекти структури
функціоналізація
легування
інженерія нанострутур
нанострутури
штучний інтелект в освіті
Дата публікації: 1-гру-2025
Бібліографічний опис: Коротиш В. О. Міжатомні потенціали машинного навчання в дослідженні графенових квантових точок у нанокомпозитах : кваліфікаційна робота студента групи ФМм-24 / В. О. Коротиш ; наук. керівник – доктор фізико-математичних наук, професор Соловйов В. М. – Кривий Ріг, 2025. – 85 с.
Короткий огляд (реферат): У магістерській роботі розглядаються питання моделювання точкових і топологічних дефектів, функціоналізації та легування графенових квантових точок із використанням міжатомних потенціалів машинного навчання. Проаналізовано вплив дефектів та функціональних груп на структурну стабільність і енергетичні характеристики ГКТ, а також можливості моделювання на основі моделей типу MACE. Окрім того, представлено методичний підхід до демонстрації квантових явищ і основ нанотехнологій у шкільному курсі фізики із застосуванням інструментів штучного інтелекту.
Опис: 1. Novoselov K. S., Geim A. K., Morozov S. V., Jiang D., Zhang Y., Dubonos S. V., Grigorieva I. V., Firsov A. A. Electric Field Effect in Atomically Thin Carbon Films. Science. 2004. Vol. 306, No. 5696. P. 666-669. DOI: https://doi.org/10.1126/science.1102896. 2. Kadyan P., Malik R., Bhatia S., Al Harrasi A., Mohan S., Yadav M., Dalal S., Ramniwas S., Kataria S.K., Arasu T. Comprehensive Review on Synthesis, Applications, and Challenges of Graphene Quantum Dots (GQDs). Journal of Nanomaterials. 2023. DOI: https://doi.org/10.1155/2023/2832964. 3. Tan X., Zhou F., Li W., Ao G., Xu X., Yang L. Research Progress on the Application of Graphene Quantum Dots. Coatings. 2023. Vol. 13, No. 11. Art. 1956. DOI: https://doi.org/10.3390/coatings13111956. 4. Kadyan P., Arasu P. T., Kataria S. K. Graphene Quantum Dots: Green Synthesis, Characterization and Antioxidant and Antimicrobial Potential. Journal of Nanomaterials. 2024. DOI: https://doi.org/10.1155/2024/2626006. 5. Dananjaya V., Grace N., Marimuthu S., Abeykoon C., Yang R. (Chunhui) Synthesis, properties, applications, 3D printing and machine learning of graphene quantum dots in polymer nanocomposites. Progress in Materials Science. 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.pmatsci.2024.101282. 6. Cui Y., Liu L., Shi M., Wang Y., Meng X., Chen Y., Huang Q., Liu C. A Review of Advances in Graphene Quantum Dots: From Preparation and Modification Methods to Application. Carbon. 2024. Vol. 10, Iss. 7. DOI: https://doi.org/10.3390/c10010007. 7. Meyer J. C., Kisielowski C., Erni R., Rossell M. D., Crommie M. F., Zettl A. Direct imaging of lattice atoms and topological defects in graphene membranes. Nano Letters. 2008. Vol. 8, No. 11. P. 3582-3586. DOI: https://doi.org/10.1021/nl801386m. 8. Tuzyhkov A., Kiv A., Soloviev V., Bielinskyi A., Kavetskyy T., Slusarenko M., Korotych V. Artificial Intelligence Methods in Quantum Chemistry. Nanotechnological Advances in Environmental, Cyber and CBRN Security / Ed. by P. Petkov, M. E. Achour, C. Popov. Springer, 2025. P. 67-83. DOI: https://doi.org/10.1007/978-94-024-2316-7_4. 9. Kotakoski J., Krasheninnikov A. V., Kaiser U., Meyer J. C. From point defects in graphene to two-dimensional amorphous carbon. Physical Review Letters. 2011. Vol. 106, No. 10. Art. 105505. DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.106.105505. 10. Banhart F., Kotakoski J., Krasheninnikov A. V. Structural defects in graphene. ACS Nano. 2011. Vol. 5, No. 1. P. 26-41. DOI: https://doi.org/10.1021/nn102598m. 11. Xu T., Shen Y., Yin K., Sun L. Precisely monitoring and tailoring 2D nanostructures at the atomic scale. APL Materials. 2019. Vol. 7. Art. 050901. DOI: https://doi.org/10.1063/1.5096584. 12. Thiemann F. L., Scalliet C., Müller E. A., Michaelides A. Defects induce phase transition from dynamic to static rippling in graphene. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2025. Vol. 122, No. 9. Art. e2416932122. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2416932122. 13. Stone A. J., Wales D. J. Theoretical studies of icosahedral C₆₀ and some related species. Chemical Physics Letters. 1986. Vol. 128, No. 5-6. P. 501-503. DOI: https://doi.org/10.1016/0009-2614(86)80661-3. 14. Tiwari S. K., Pandey S. K., Pandey R., Wang N., Bystrzejewski M., Mishra Y. K., Zhu Y. Stone-Wales Defect in Graphene. Small. 2023. DOI: https://doi.org/10.1002/smll.202303340. 15. Im M. J., Kim J. I., Hyeong S.-K., Moon B. J., Bae S. From Pristine to Heteroatom-Doped Graphene Quantum Dots: An Essential Review and Prospects for Future Research. Small. 2023. DOI: https://doi.org/10.1002/smll.202304497. 16. Zhou Y., He X., Li M. Roles of doping in enhancing the performance of graphene/graphene-like semiconductors. AIP Advances. 2025. Vol. 15, No. 1. Art. 010701. DOI: https://doi.org/10.1063/5.0248505. 17. Martin R. M. Electronic Structure: Basic Theory and Practical Methods. 2nd ed. Cambridge University Press, 2020. 804 p. ISBN 978-1-108-55558-6. 18. Rano N. A., Martsinovich N. Stability of sp³ Carbons in Hydrogenated Graphene Quantum Dots and Their Electronic and Optical Properties Studied Using Density Functional Theory. J. Phys. Chem. A. 2025. Vol. 129. P. 3790-3806. DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpca.4c07825. 19. Burke K. Perspective on density functional theory. The Journal of Chemical Physics. 2012. Vol. 136, No. 15. Art. 150901. DOI: https://doi.org/10.1063/1.4704546. 20. Sholl D. S., Steckel J. A. Density Functional Theory: A Practical Introduction. 2nd ed. John Wiley & Sons, 2021. 224 p. ISBN 978-1-119-84086-2. 21. Barrionuevo F., Aguirre D. AI-guided quantum material simulator for education. arXiv preprint. 2025. Art. arXiv:2509.20372v1. URL: https://arxiv.org/abs/2509.20372. 22. Neumann M., Gin J., Rhodes B., Bennett S., Li Z. et al. Orb: A Fast, Scalable Neural Network Potential. arXiv preprint. 2024. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.22570. 23. Guénolé J., Nöhring W. G., Vaid A., Houllé F., Xie Z., Prakash A., Bitzek E. Assessment and optimization of the fast inertial relaxation engine (FIRE) for energy minimization in atomistic simulations and its implementation in LAMMPS. Computational Materials. Science. 2020. Vol. 175. Art. 109584. DOI: https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2020.109584. 24. Ohno K., Esfarjani K., Kawazoe Y. Ab initio methods. Computational Materials Science. Springer, Berlin, Heidelberg, 2018. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-56542-1_2. 25. The Nobel Prize in Physics 2010. NobelPrize.org. 2010. URL: https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2010/summary/ (дата звернення: 24.10.2025). 26. The Nobel Prize in Chemistry 2023: Popular Information. NobelPrize.org. URL: https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2023/popular-information/ (дата звернення: 24.10.2025). 27. The Nobel Prize in Physics 2024: Summary. NobelPrize.org. URL: https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/summary/ (дата звернення: 24.10.2025). 28. The Nobel Prize in Chemistry 2024: Summary. NobelPrize.org. URL: https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/summary/ (дата звернення: 24.10.2025). 29. Rajamanickam D., Naganathan A., Rajeswari N. The History of Nanoscience and Nanotechnology: From Chemical Physical Applications to Nanomedicine. Molecules. 2020. Vol. 25, No. 1. Art. 112. DOI: https://doi.org/10.3390/molecules25010112. 30. Jeevanandam J., Barhoum A., Chan Y. S., Dufresne A., Danquah M. K. Review on nanoparticles and nanostructured materials: history, sources, toxicity and regulations. Beilstein Journal of Nanotechnology. 2018. Vol. 9. P. 1050-1074. DOI: https://doi.org/10.3762/bjnano.9.98. 31. Castro Neto A. H., Guinea F., Peres N. M. R., Novoselov K. S., Geim A. K. The electronic properties of graphene. Reviews of Modern Physics. 2009. Vol. 81, No. 1. P. 109-162. DOI: https://doi.org/10.1103/RevModPhys.81.109. 32. Geim A. K. Graphene: status and prospects. Science. 2009. Vol. 324, No. 5934. P. 1530-1534. DOI: https://doi.org/10.1126/science.1158877. 33. Rabeya R., Mahalingam S., Manap A., Satgunam M., Akhtaruzzaman M., Chia C. H. Structural defects in graphene quantum dots: A review. International Journal of Quantum Chemistry. 2022. DOI: https://doi.org/10.1002/qua.26900. 34. Panda S., Jakmunee J., Devi K. S. Sh., Prakash J., Tsujimura S., Kumar S. Recent advances in graphene quantum dots: Chemistry of synthesis, surface modifications, and improved properties for biomedical applications. TrAC - Trends in Analytical Chemistry. 2025. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trac.2025.118293. 35. Jan A., Batool M., Khanday W. A., Akram S., Wani W. A., Malik A. H., Sheikh R. A., Rather J. A., Kannan P. Functionalized Graphene Quantum Dots (FGQDs): A review of their synthesis, properties, and emerging biomedical applications. Carbon Trends. 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cartre.2024.100442. 36. Tian P., Tang L., Teng K.-S., Lau S.-P. Graphene quantum dots: preparations, properties, functionalizations and applications. Mater. Futures. 2024. Vol. 3. Art. 022301. DOI: https://doi.org/10.1088/2752-5724/ad08cb. 37. Kohn W., Sham L. J. Self-consistent equations including exchange and correlation effects. Physical Review. 1965. Vol. 140, No. 4A. P. A1133-A1138. DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRev.140.A1133. 38. Parr R. G., Yang W. Density-functional theory of atoms and molecules. Oxford University Press, 1995. 352 p. ISBN 978-0195092769. 39. Ma J., Alfè D., Michaelides A., Wang E. G. Stone-Wales defects in graphene and other planar sp²-bonded materials. Physical Review B. 2009. Vol. 80. Art. 033407. DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevB.80.033407. 40. Zhou W., Zou X., Najafi E., Liu Z., Shi Y., Kong J., Idrobo J. C., Terrones H., Terrones M., Krasheninnikov A. V., Pennycook S. J. Intrinsic structural defects in monolayer graphene: formation, healing, and imaging. Nano Letters. 2013. Vol. 13, No. 6. P. 2615-2622. DOI: https://doi.org/10.1021/nl4007479. 41. Georgakilas V., Otyepka M., Bourlinos A. B., Chandra V., Kim N., Kemp K. C., Hobza P., Zboril R., Kim K. S. Functionalization of graphene: covalent and non-covalent approaches, derivatives and applications. Chemical Reviews. 2012. Vol. 112, No. 11. P. 6156-6214. DOI: https://doi.org/10.1021/cr3000412. 42. Dreyer D. R., Park S., Bielawski C. W., Ruoff R. S. The chemistry of graphene oxide. Chemical Society Reviews. 2010. Vol. 39, No. 1. P. 228-240. DOI: https://doi.org/10.1039/b917103g. 43. Hanson R. M. Jmol - a paradigm shift in crystallographic visualization. Journal of Applied Crystallography. 2010. Vol. 43, No. 5. P. 1250-1260. DOI: https://doi.org/10.1107/S0021889810030256. 44. Jmol: an open-source Java viewer for chemical structures in 3D. Jmol.org, 2024. URL: https://jmol.sourceforge.net/ (дата звернення: 25.10.2025). 45. Larsen A. H. et al. The Atomic Simulation Environment - a Python library for working with atoms. Journal of Physics: Condensed Matter. 2017. Vol. 29, No. 27. Art. 273002. DOI: https://doi.org/10.1088/1361-648X/aa680e. 46. Atuzhykov. GQD_defects : репозиторій / Atuzhykov. GitHub, 2025. URL: https://github.com/atuzhykov/ГКТ_defects (дата звернення: 24.11.2025). 47. Batatia I., Kovács D. P., Simm G. N. C., Ortner C., Csányi G. A foundation model for atomistic materials chemistry. The Journal of Chemical Physics. 2025. Vol. 163, No. 18. Art. 184110. DOI: https://doi.org/10.1063/5.0297006.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/12342
Розташовується у зібраннях:Кафедра фізики та методики її навчання (магістерські)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Коротиш_ФМм-24_КР_2025.pdf3.2 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.