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Updated: Jun 5, 2025
Harmonic Nanoparticles for Regenerative Research
Published on: May 1, 2014
计算机辅助开发新的非线性光学材料
Hongshan Wang1, Miriding Mutailipu1, Zhihua Yang1
1Research Center for Crystal Materials; State Key Laboratory of Functional Materials and Devices for Special Environmental Conditions; Xinjiang Key Laboratory of Functional Crystal Materials; Xinjiang Technical Institute of Physics & Chemistry, CAS, 40-1 South Beijing Road, Urumqi 830011, China Center of Materials Science and Optoelectronics Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100049, China E-mails.
计算机辅助设计加速了新的非线性光学 (NLO) 材料的发现,克服了传统的局限性. 这种方法有效地确定了先进光电应用的有希望的NLO候选人.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 凝聚物质物理学 凝聚物质物理学
- 计算化学计算化学
背景情况:
- 先进的光电技术需要新的非线性光学 (NLO) 材料.
- 发现NLO材料的传统试错方法是低效和具有挑战性的.
- 理论预测引导的设计为高效的NLO材料开发提供了一个可行的替代方案.
研究的目的:
- 审查用于探索新NLO材料的计算机辅助方法.
- 为了突出计算NLO材料发现的最先进研究.
- 讨论在各种光谱范围和系统中设计NLO材料的进展.
主要方法:
- 预测晶体结构和性能计算 (光学和热).
- 潜在的NLO材料的高通量选,结合机器学习.
- 针对目标NLO材料开发的计算机辅助设计策略.
主要成果:
- 通过计算已经确定了许多具有优异光学性能的NLO材料候选者.
- 在设计深紫外线 (DUV),紫外线 (UV) 和红外线 (IR) NLO 材料方面取得了重大进展.
- 计算方法在加速NLO材料发现方面的可行性.
结论:
- 计算机辅助设计对于推进高性能NLO材料至关重要.
- 这篇综述总结了关键的计算进步和材料系统 (氧化物,化物,化物,化物,化物).
- 概述了计算NLO材料研究的未来机遇和挑战.
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