基于固角近邻算法,适用于具有低协调数的系统
A Ulugöl1, F Smallenburg2, L Filion1
1Soft Condensed Matter and Biophysics Group, Debye Institute for Nanomaterials Science, Utrecht University, Princetonplein 1, Utrecht 3584 CC, Netherlands.
一个新的几何修改改进了基于固角的近邻 (SANN) 算法,用于分析材料中的局部结构. 这种增强可以准确地识别低协调系统中的邻居,而不会增加复杂性.
科学领域:
- 凝聚物质物理学 凝聚物质物理学
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算材料科学科学 计算材料科学
背景情况:
- 最接近邻居的识别对于理解凝聚物质的局部结构至关重要.
- 基于固角近邻 (SANN) 算法是一种流行的,高效的,无参数的方法.
- 原始SANN在低协调数值系统中扎着过度计数邻居.
研究的目的:
- 为了解决SANN算法对低协调系统的超计数问题.
- 引入一个几何修改,在没有新的参数的情况下提高SANN准确性.
- 提供一个强大的和计算效率高的邻居识别方法.
主要方法:
- 提出了一个几何修改:对SANN算法的"刻字圆修改".
- 将修改后的SANN与Voronoi和原来的SANN算法进行了比较.
- 在2D和3D的晶体,准晶体和异质系统中测试了算法.
主要成果:
- 刻入的圆圈修改成功地解决了低协调格子中的系统超计数.
- 修改后的SANN算法在各种系统类型中展示了强大的邻居识别.
- 保持了原始SANN算法的计算效率和无参数性质.
结论:
- 刻字圆的修改为SANN在低协调系统中提供了显著的改进.
- 这种增强的SANN在各种材料结构中提供了准确和高效的近邻识别.
- 该方法是凝结物质研究中局部结构分析的宝贵工具.
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