Die Polarität ferroelektrischer Antiphasengrenzen (APB) in SrTiO3 (STO) wurde in den letzten Jahren eingehend untersucht. Während frühere Arbeiten unter Verwendung von First-Principles-Methoden die makroskopische Polarisation analysierten, die in ferroelastischen twin boundaries (TB) in STO auftritt, waren sie durch die begrenzten Systemgrößen, die mit den verwendeten Methoden zugänglich waren, eingeschränkt. Aufgrund der weitreichenden inhomogenen Deformation ist es unmöglich Standard-Ab-initio-Methoden zu verwenden, da der Rechenaufwand mit der Systemgröße, die zur Berücksichtigung der weitreichenden Effekte erforderlich ist, drastisch ansteigt. In dieser Arbeit wurde die Temperatur- und Druckabhängigkeit der einzelnen Polarisationskomponenten unter Verwendung maschinell gelernter interatomarer Potenziale untersucht, um diesen limitierenden Faktor zu überwinden. Das Training eines neuronalen Netzwerkpotenzials (NNP) mit ausreichender Genauigkeit erfordert in der Regel eine große Anzahl an ab-initio Daten. Durch das finetuning vortrainierter MACE foundation Modelle konnte diese Einschränkung überwunden werden, sodass die Entwicklung eines angemessen genauen NNPs unter Verwendung nur einer Handvoll ab-initio Konfigurationen möglich war. Darüber hinaus wurde ein Analysetool entwickelt, um den Ordnungsparameter (OP) und die Polarisationsprofile aus Molekulardynamik Trajektorien zu extrahieren. Die resultierenden OP Profile stimmen mit denen in der Literatur überein und bestätigen die korrekte Kristallstruktur für ferroelastische TBs. Die aus relaxierten Superzellen extrahierte Polarisation zeigt das erwartete Verhalten für alle simulierten Drücke hinweg. Während die OP und Polarisation in head-tail TBs, gemittelt über MD Trajektorien, die erwarteten Profile aufweisen, weichen die OP und Polarisation in head-head MD Trajektorien stark von den antizipierten Profilen ab.
Justin Pils (Wed,) studied this question.