Spectral decomposition of thermal conductivity: Comparing velocity decomposition methods in homogeneous molecular dynamics simulations

分子动力学 石墨烯 巨量平行 情态动词 热导率 计算物理学 统计物理学 声子 材料科学 物理 计算机科学 化学 计算化学 纳米技术 量子力学 并行计算 高分子化学
作者
Alexander J. Gabourie,Zheyong Fan,Tapio Ala-Nissilä,Eric Pop
出处
期刊:Physical review [American Physical Society]
卷期号:103 (20) 被引量:85
标识
DOI:10.1103/physrevb.103.205421
摘要

The design of applications, especially those based on heterogeneous integration, must rely on detailed knowledge of material properties, such as thermal conductivity (TC). To this end, multiple methods have been developed to study TC as a function of vibrational frequency. Here, we compare three spectral TC methods based on velocity decomposition in homogenous molecular dynamics simulations: Green-Kubo modal analysis (GKMA), the spectral heat current (SHC) method, and a method we propose called homogeneous nonequilibrium modal analysis (HNEMA). First, we derive a convenient per-atom virial expression for systems described by general many-body potentials, enabling compact representations of the heat current, each velocity decomposition method, and other related quantities. Next, we evaluate each method by calculating the spectral TC for carbon nanotubes, graphene, and silicon. We show that each method qualitatively agrees except at optical phonon frequencies, where a combination of mismatched eigenvectors and a large density of states produces artificial TC peaks for modal analysis (MA) methods. Our calculations also show that the HNEMA and SHC methods converge much faster than the GKMA method, with the SHC method being the most computationally efficient. Finally, we demonstrate that our MA implementation in the Graphics Processing Units Molecular Dynamics code on a single graphics processing unit is over 1000 times faster than the existing implementation in the Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator code on one central processing unit.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
一片瓜地发布了新的文献求助10
1秒前
molihuakai应助P2采纳,获得10
2秒前
3秒前
6秒前
6秒前
脑洞疼应助卜大大采纳,获得10
7秒前
8秒前
maguodrgon发布了新的文献求助10
8秒前
情怀应助YYU采纳,获得10
9秒前
tititoto完成签到,获得积分10
10秒前
老迟到的白开水完成签到,获得积分10
10秒前
fancy发布了新的文献求助10
12秒前
112发布了新的文献求助10
12秒前
烟花应助会飞的裤衩采纳,获得10
13秒前
14秒前
Nature完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
dungaway完成签到,获得积分10
18秒前
欢喜的夜天完成签到,获得积分10
18秒前
喻修杰完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
20秒前
Guo完成签到,获得积分10
21秒前
handeny发布了新的文献求助10
21秒前
23秒前
小杰发布了新的文献求助10
23秒前
24秒前
aprilvanilla完成签到,获得积分10
24秒前
gron发布了新的文献求助10
26秒前
冷傲的宛白应助初景采纳,获得10
27秒前
惜筠发布了新的文献求助10
27秒前
29秒前
112完成签到,获得积分20
29秒前
榴莲麦旋风完成签到,获得积分10
30秒前
小杨发布了新的文献求助10
31秒前
香蕉觅云应助123别认出我采纳,获得10
31秒前
32秒前
tititoto发布了新的文献求助10
33秒前
36秒前
光亮的万天完成签到 ,获得积分10
36秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Navigating Normative Orders. Interdisciplinary Perspectives 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
CLSI VET01S-2024 Performance Standards for Antimicrobial Disk and Dilution Susceptibility Tests for Bacteria Isolated From Animals (7th Ed) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7753870
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9300580
关于积分的说明 20258016
捐赠科研通 7336253
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3310583
关于科研通互助平台的介绍 2461826
邀请新用户注册赠送积分活动 2323717