Optimización Bayesiana de Hubbard U para Investigar Superredes de InGaN
Autores: Popov, Maxim N.; Spitaler, Jürgen; Romaner, Lorenz; Bedoya-Martínez, Natalia; Hammer, René
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Optimización Bayesiana de Hubbard U para Investigar Superredes de InGaN
Categoría
Ciencias de los Materiales
Subcategoría
Materiales electrónicos, ópticos y magnéticos
Palabras clave
Optimización bayesiana
Parámetros U de Hubbard
GaN wurtzita
Inn
Enfoque LDA+U
Estructuras de bandas electrónicas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 16
Citaciones: Sin citaciones
En este estudio, llevamos a cabo una optimización bayesiana de los parámetros Hubbard U del GaN y InN en estructura wurtzita. Los Us optimizados se prueban luego dentro del enfoque de aproximación de densidad local corregida por Hubbard (LDA+U) en comparación con la teoría de funcionales de densidad estándar, así como con un funcional híbrido (HSE06). Presentamos las estructuras de bandas electrónicas del GaN, InN y la superred (1:1) InGaN. Además, demostramos el rendimiento excepcional de la nueva parametrización al calcular los campos eléctricos internos en una serie de superredes [InN]-[GaN] (n = 2-5) apiladas a lo largo del eje - .
Descripción
En este estudio, llevamos a cabo una optimización bayesiana de los parámetros Hubbard U del GaN y InN en estructura wurtzita. Los Us optimizados se prueban luego dentro del enfoque de aproximación de densidad local corregida por Hubbard (LDA+U) en comparación con la teoría de funcionales de densidad estándar, así como con un funcional híbrido (HSE06). Presentamos las estructuras de bandas electrónicas del GaN, InN y la superred (1:1) InGaN. Además, demostramos el rendimiento excepcional de la nueva parametrización al calcular los campos eléctricos internos en una serie de superredes [InN]-[GaN] (n = 2-5) apiladas a lo largo del eje - .