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(纯计算)复旦大学徐长松团队Phys. Rev. B: 利用机器学习势计算单层AgCr2S4的铁电动力学

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2025年2月18日,Phys. Rev. B在线发表了复旦大学徐长松研究员课题组的研究论文,题目为《Dynamics of ferroelectricity in monolayer AgCr2S4 calculated with a machine learning potential》,论文的第一作者为Jinming Wu和Haoran Zhu。

分子动力学(MD)是研究铁电畴在皮秒时间尺度和纳米长度尺度上动力学的合适方法。然而,要运行分子动力学模拟,前提是必须有一个能准确描述原子间相互作用的力场。在过去的几年里,机器学习原子间势(MLIP)在提高计算精度的同时大幅降低了计算成本,其精度已可与底层量子力学(QM)理论的精度相媲美。机器学习技术促进了近期的研究,使人们对材料性质的探索更加全面和深入。因此,完全有可能利用MLIP预测某些材料的铁电性质,并阐明其切换动力学,从而为这些材料在器件中的应用提供有价值的见解。

在此研究中,作者结合密度泛函理论(DFT)计算和采用机器学习势的分子动力学模拟研究了单层AgCr2S4的铁电性质。研究发现,Ag离子的非中心位移是驱动单层AgCr2S4铁电性的主要因素,产生了0.49 pC/m的极化大小切换极化方向所需的能垒非常低,仅为0.065 eV/Ag。值得注意的是,该体系的铁电-顺电相变温度高达600 K在低温下,出现了一种独特的畴结构,其特征是畴壁会诱导银空位缺陷和间隙原子。此外,铁电迟滞回线表明,通过施加外部电场可以切换AgCr2S4单层的面外和面内极化因此,这项研究结果表明,单层AgCr2S4在室温下仍具有铁电性,这凸显了其在铁电器件应用中的巨大潜力。


图1 极化反转过程的结构和动力学路径


图2 训练模型和参考DFT计算之间的能量和原子力比较


图3 单层AgCr2S4中铁电-顺电相变的温度依赖性


图4 在0.1 K下单层AgCr2S4的极性畴


图5 沿z轴太赫兹交变电场作用下单层AgCr2S4的铁电迟滞回线


论文链接
Wu, J., Zhu, H., Li, X. et al. Dynamics of ferroelectricity in monolayer AgCr2S4 calculated with a machine learning potentialPhys. Rev. B2025, 111, 085417.  https://doi.org/10.1103/PhysRevB.111.085417

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