DSpace Repository

Эмпирические потенциалы для моделирования разупорядоченных структур

Show simple item record

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


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account

Statistics