AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-20
NEP-kappa 2.0：機械学習原子間ポテンシャルによるフォノン輸送と非平衡熱化の統一的枠組み
原題: NEP-kappa 2.0: A unified framework for phonon transport and nonequilibrium thermalization with machine-learning interatomic potentials
密度汎関数理論、材料固有の機械学習原子間ポテンシャル、事前学習済みの力場モデルを統合し、フォノン計算の共通ワークフローを提供するNEP-kappa 2.0を提示した。3C-SiC、BAs、Cs2AgInCl6への適用では、力場の比較、有限温度での再規格化、高次散乱などが示された。選択励起した3C-SiCでは、注入された光学フォノンのエネルギーの半分が約3.75 psで音響モードに移ることが分かった。音響分枝の応答時間は5倍異なり、一時的なエネルギーのオーバーシュートも見られた。