Formation enthalpies by mixing GGA and GGA+Ucalculations

三元运算 热力学 混合(物理) 相图 相(物质) 物理 算法 统计物理学 材料科学 计算机科学 量子力学 程序设计语言
作者
Anubhav Jain,Geoffroy Hautier,Shyue Ping Ong,Charles Moore,Christopher C. Fischer,Kristin A. Persson,Gerbrand Ceder
出处
期刊:Physical Review B [American Physical Society]
卷期号:84 (4) 被引量:1248
标识
DOI:10.1103/physrevb.84.045115
摘要

Standard approximations to the density functional theory exchange-correlation functional have been extraordinary successful, but calculating formation enthalpies of reactions involving compounds with both localized and delocalized electronic states remains challenging. In this work we examine the shortcomings of the generalized gradient approximation (GGA) and GGA$+$$U$ in accurately characterizing such difficult reactions. We then outline a methodology that mixes GGA and GGA$+$$U$ total energies (using known binary formation data for calibration) to more accurately predict formation enthalpies. We demonstrate that for a test set of 49 ternary oxides, our methodology can reduce the mean absolute relative error in calculated formation enthalpies from approximately 7.7--21% in GGA$+$$U$ to under 2%. As another example we show that neither GGA nor GGA$+$$U$ alone accurately reproduces the Fe-P-O phase diagram; however, our mixed methodology successfully predicts all known phases as stable by naturally stitching together GGA and GGA$+$$U$ results. As a final example we demonstrate how our technique can be applied to the calculation of the Li-conversion voltage of LiFeF${}_{3}$. Our results indicate that mixing energies of several functionals represents one avenue to improve the accuracy of total energy computations without affecting the cost of calculation.
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
领导范儿应助朱陈采纳,获得10
刚刚
1秒前
tang发布了新的文献求助10
2秒前
Tink完成签到,获得积分0
2秒前
DDL发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
5秒前
峨眉峰完成签到,获得积分10
6秒前
星辰大海应助体贴的沂采纳,获得10
8秒前
上官若男应助zzz采纳,获得10
9秒前
大模型应助眼睛大乐巧采纳,获得10
10秒前
11秒前
12秒前
Orange_完成签到,获得积分10
12秒前
吴欣欣完成签到,获得积分10
12秒前
Crackpot完成签到 ,获得积分10
13秒前
13秒前
14秒前
xdcabc发布了新的文献求助10
16秒前
Communist发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
18秒前
无花果应助霖槿采纳,获得10
19秒前
20秒前
20秒前
21秒前
zuo20050727发布了新的文献求助10
22秒前
张好好完成签到,获得积分10
22秒前
22秒前
现实的秋凌完成签到 ,获得积分10
23秒前
缥缈夏彤完成签到,获得积分10
25秒前
25秒前
25秒前
26秒前
27秒前
zzz发布了新的文献求助10
28秒前
ZZzzoi完成签到,获得积分10
28秒前
28秒前
双车错完成签到 ,获得积分10
28秒前
zuo20050727完成签到,获得积分10
31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
An Introduction to Foreign Language Learning and Teaching 750
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 500
What is the Future of Psychotherapy in Digital Age? Technology, AI Bots, and Psychotherapy after Covid 444
煤炭地下气化渗流燃烧方法的研究 400
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 7631614
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9206022
关于积分的说明 19743400
捐赠科研通 7200840
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3274629
关于科研通互助平台的介绍 2436554
邀请新用户注册赠送积分活动 2271249