Новый метод моделирования кристаллов: выигрыш в скорости

Существовавшие ранее методы моделирования изменений в кристаллических структурах под воздействием внешних факторов обладали серьезным недостатком: даже для кристаллов с относительно небольшим количеством атомов в элементарной ячейке число возможных вариантов структур очень велико и для их моделирования требуется много времени и мощная вычислительная техника.

Доктор Артем Оганов (Artem Oganov) из лаборатории кристаллографии ETH в Цюрихе и его коллега, студент Колин Гласс (Colin Glass) разработали новый компьютерный метод, который позволяет моделировать изменения в кристаллических структурах более быстро и эффективно и не требует использования сверхмощных компьютеров.

Специалисты разработали эволюционный алгоритм, который моделирует структуру кристаллов при заданных температуре и давлении без использования экспериментальных данных, сообщает PhysOrg. Программа вычисляет возможные варианты структур поэтапно, причем на каждом этапе полученные варианты сортируются по энергетическим состояниям и для дальнейших вычислений используются только энергетически стабильные структуры. Результат работы программы — кристаллическая структура, стабильная при заданных условиях. Этот метод быстрее и достовернее, чем предыдущие, и может использоваться для вычисления структур кристаллов с большим количеством атомов в элементарной ячейке.

Благодаря новому вычислительному методу удалось за очень короткое время смоделировать структуры кристалла известняка Ca-CO3 при температуре и давлении, которые наблюдаются в мантии земной коры. При высокой температуре и давлении известняк превращается в арагонит — именно структура арагонита и была получена в результате моделирования по новому методу, что доказывает его достоверность. При повышении давления кристалл арагонита изменяет структуру и превращается в пост-арагонит, структуру которого до сих пор не удавалось получить с помощью компьютерных методов моделирования. Но новый алгоритм справился с этой задачей.

Моделирование структур кристаллов имеет огромное промышленное значение и может применяться для создания новых фармацевтических или сверхтвердых материалов. Исследователи продолжают повышать эффективность и скорость работы алгоритма, чтобы в недалеком будущем научиться моделировать изменения в структурах кристаллов с сотнями и даже тысячами атомов в элементарной ячейке.