dc.contributor.author |
Соловйов, Володимир Миколайович |
|
dc.contributor.author |
Томилин, Сергей Александрович |
|
dc.date.accessioned |
2017-07-09T12:04:42Z |
|
dc.date.available |
2017-07-09T12:04:42Z |
|
dc.date.issued |
2001 |
|
dc.identifier.citation |
Соловьев В. Н. Эмпирические потенциалы для моделирования разупорядоченных структур / В. Н. Соловьев, С. А. Томилин // Комп’ютерне моделювання та інформаційні технології в науці, економіці та освіті : збірник наукових праць. В 2-х томах. – Кривий Ріг, 2001. – Т. 1. – С. 237-240. |
uk |
dc.identifier.uri |
http://elibrary.kdpu.edu.ua/handle/0564/1029 |
|
dc.identifier.uri |
https://doi.org/10.31812/0564/1029 |
|
dc.description |
1. Метод молекулярной динамики в физической химии. – М: Наука,
1996.
2. Хеерман Д.В. Методы компьютерного эксперимента в теоретической физике: Пер. с англ. / Под. ред. С.А. Ахманова. – М: Наука.
Гл. ред. физ.- мат. лит., 1990. – 176 с.
3. L. Verlet Phys. Rev., 159, 98 (1967).
4. F.H. Stillinger and T. A. Weber, Phys. Rev. B. 31, 5262 (1985).
5. J. Tersoff, Phys. Rev. B. 38, 9902 (1988).
6. M.Z. Bazant and E. Kaxiras, Phys. Rev. Lett. 77, 4370 (1996).
7. M.Z. Bazant, E. Kaxiras, J.F. Justo, Phys. Rev. B 56, 8542 (1997).
8. J.F. Justo, M.Z. Bazant, E. Kaxiras, V.V. Bulatov, and S. Yip, Phys.
Rev. B 58, 2539 (1998).
9. E. Kaxiras and L.L. Boyer, Modeling Simul. Mater. Sci. Eng. 1, 91
(1992).
10. S.M. Nakhmanson and D.A. Drabold, Phys. Rev. B 58, 15325 (1998).
11. P.N. Keating, Phys. Rev. 145, 637 (1996).
12. V. Bulatov, S. Yip, A.S. Argon, Phil. Mag., 453 (1995). |
|
dc.description.abstract |
Метод молекулярной динамики, являющийся одним из численных методов физики твердого тела, позволяет получить полную картину эволюции молекулярных систем. Основу метода составляет численное интегрирование уравнений Ньютона для системы частиц (материальных точек), под которыми понимаются отдельные атомы или фрагменты молекул, взаимодействие
между которыми определяется выбранным потенциалом. Задание координат и скоростей всех частиц в исходный момент времени полностью определяет дальнейшее поведение системы. Усреднение пространственных конфигураций частиц по траекториям их движения, а также скоростей и энергетических характеристик позволяет получить информацию о структуре ансамбля частиц, о термодинамических и кинетических свойствах системы, дает возможность рассчитывать макроскопические свойства материалов. Для интегрирования уравнений движения был выбран аддитивный алгоритм Верле. Он характеризуется повышенной устойчивостью и быстрой релаксацией системы к равновесному положению, при этом выбор потенциала межатомного взаимодействия является решающим фактором, обеспечивающим точность расчетов в методе молекулярной динамики. Потенциал должен как можно точнее соответствовать реальному взаимодействию частиц в кристалле. Хотя методы ab initio приобретают все более важное значение, моделирование кластеров размером в несколько тысяч атомов, содержащих к тому же структурные несовершенства на длительных промежутках времени, проблематично. По этой причине поиск новых потенциалов межатомного взаимодействия, является актуальным. |
uk |
dc.language.iso |
ru |
uk |
dc.publisher |
Видавничий відділ КДПУ |
uk |
dc.subject |
компьютерное моделирование |
uk |
dc.subject |
разупорядоченные структуры |
uk |
dc.subject |
метод молекулярной динамики |
uk |
dc.subject |
алгоритм Верле |
uk |
dc.subject |
методы ab initio |
uk |
dc.subject |
потенциал Китинга |
uk |
dc.subject |
потенциал Стиллинджера-Вебера |
uk |
dc.subject |
потенциал Терсова |
uk |
dc.subject |
EDIP потенциал |
uk |
dc.subject |
алмазоподобные полупроводники |
uk |
dc.title |
Эмпирические потенциалы для моделирования разупорядоченных структур |
uk |
dc.type |
Article |
uk |