(纯计算)波士顿大学Phys. Rev. Mater.: 二维半导体材料中的机器学习电子-声子相互作用

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2024年10月11日，Phys. Rev. Mater.在线发表了波士顿大学 Sahar Sharifzadeh 课题组的研究论文，题目为《 Machine learning electron-phonon interactions in two-dimensional semiconducting materials: The case of zero-point renormalization 》。 由于其维度降低和屏蔽环境，二维（2D）材料中的 电子-声子（EPH）相互作用 可以被特别放大。 这些相互作用可以用于技术应用，或者可能需要最小化以提高材料功能。 因此，理解EPH相互作用的微观起源对于理解二维材料的功能行为至关重要。 由于这些材料的结构和电子复杂性，开发EPH的物理直觉是困难的。 第一性原理理论在原则上可以准确地描述EPH。 然而，由于计算成本的原因，第一性原理理论仅限于研究少数材料体系，因此很难系统地研究一系列材料。 在此研究中，作者利用第一性原理理论来研究单层材料数据集中 EPH 相互作用的作用。利用密 ………………………………