一種改進的動態(tài)格子算法在Au團簇基態(tài)結(jié)構(gòu)預(yù)測中的應(yīng)用.pdf

1、原子團簇是由大量原子在原子間相互作用力的驅(qū)動下形成的一個相對穩(wěn)定的聚集體。團簇的多數(shù)性質(zhì)都與團簇內(nèi)部的原子排列方式有關(guān)，確定團簇的最低能量結(jié)構(gòu)是一項重要的基礎(chǔ)性研究。從理論上說，在團簇各原子間的相互作用力已知的情況下，確定其最低能量結(jié)構(gòu)實質(zhì)上是一個數(shù)學(xué)問題，即一個多變量函數(shù)求最小值的優(yōu)化問題。因此，對Au團簇的最低能量結(jié)構(gòu)的研究必須要進行兩個方面的努力。首先，確定一個可靠的勢能函數(shù)，以描述Au原子之間的相互作用力；其次，設(shè)計一種有效的算

2、法能在有限時間內(nèi)獲得Au團簇的最低能量結(jié)構(gòu)，求出Au團簇的最小能量值。
　　此前，人們對Au團簇進行研究經(jīng)常采用Gupta勢能函數(shù)和Sutton-Chen勢能函數(shù)。本文采用Gupta勢能函數(shù)描述Au原子間的相互作用力。此前已有大批學(xué)者和專家提出了各種解決原子團簇結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題的方法。其中，具有代表性且有效的方法有：basin-hopping算法，simulate annealing(SA),hierarchical greedy a

3、lgorithm(HGA)，genetic-symbiotic algorithm，heuristic algorithm with surface and interior(HA-SIO)，dynamic lattice searching algorithm(DLS)，simple greedy method with energy-based perturbation and a small population(EP-SGM)及

4、這些算法的變形。
　　本文整合了前人的研究成果，對動態(tài)格子搜索算法作出了一些改進，提出了一個新的算法，通過將該算法應(yīng)用于Au團簇，找到了許多新的最低能量結(jié)構(gòu)。利用參數(shù)一（A=0.11844,B=1,p=10.15,q=4.13）優(yōu)化了原子數(shù)N=38-100的Au團簇，其中N=38,55所達到的勢能均優(yōu)于先前的世界最好記錄，且再次發(fā)現(xiàn)Au團簇中有不少非對稱穩(wěn)態(tài)結(jié)構(gòu)；利用參數(shù)二（A=0.2061，B=1.79，p=10.229,q=4