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arXiv 1204.65412012-04cond-mat.mtrl-sci

自学习动力学Monte Carlo（SLKMC-II）模拟的扩展模式识别方案

Extended Pattern Recognition Scheme for Self-learning Kinetic Monte Carlo (SLKMC-II) Simulations

Syed Islamuddin Shah, Giridhar Nandipati, Abdelkader Kara, Talat S. Rahman

DOI：: 10.1088/0953-8984/24/35/354004

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摘要：

我们报告了一个模式识别方案的发展，该方案考虑到fcc和hcp吸附位点，在fcc（111）表面上进行自学习动力学蒙特卡罗（SLKMC-II）模拟。在这个方案中，通过将岛周围的fcc位、hcp位和顶层衬底原子分组为六角环来唯一地识别岛中每个欠配位原子的局部环境。随着模拟的进行，所有可能的过程，包括剪切，爬行和协调滑翔，这可能涉及fcc-fcc，hcp-hcp和fcc-hcp移动自动找到，并在飞行中计算它们的能量。本文给出了将这种新的模式识别方法应用于M（111）上9原子岛（M9）的自扩散的结果，其中M = Cu，Ag或Ni。

英文摘要：

We report the development of a pattern-recognition scheme that takes into account both fcc and hcp adsorption sites in performing self-learning kinetic Monte Carlo (SLKMC-II) simulations on the fcc(111) surface. In this scheme, the local environment of every under-coordinated atom in an island is uniquely identified by grouping fcc sites, hcp sites and top-layer substrate atoms around it into hexagonal rings. As the simulation progresses, all possible processes including those like shearing, reptation and concerted gliding, which may involve fcc-fcc, hcp-hcp and fcc-hcp moves are automatically found, and their energetics calculated on the fly. In this article we present the results of applying this new pattern-recognition scheme to the self-diffusion of 9-atom islands (M9) on M(111), where M = Cu, Ag or Ni.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。

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