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薄膜和纳米粒子在原子模拟理论上的发展
摘要：原子模拟已被用来生成结构复杂的模型，这种模型非常接近实际所观测到的模型。因此，“用手”构造这样的模型变得越来越困难，越来越迫切。于是，有助于结构改进的模拟方法正变得越来越普遍。这些发展起来的方法的中心是仅依赖于原子间相互作用势而被推断出来的派生（潜在）结构，而不是直观模拟器。在这里，我们回顾一些已经发展起来的方法。
关键词：原子模拟；能量最小化；分子动力学；蒙特卡洛；遗传算法；非晶态和重结晶
1最近的主要进展
在原子模拟中使用的一种方法涉及到一种具有非晶态和再结晶的策略的材料。在此，结构复杂的演变是伪重结晶的非晶起点开始。该方法已被用来生成模型，用氧化铈纳米晶支持钇稳定氧化锆。另一种方法，遗传算法（GA），开发或模仿自然（生物）在进化过程中观察到的演变机制，（例如）纳米粒子给定相应的尺寸和最低能量的组成结构。这种策略的一个例子所表现出壳体和岩盐结构由于MgO团簇的建模。如预测的氧化镁（MgO）30团簇的刚性离子与+2、-2正规电荷组成的对映壳体。
2引言
最终，自然规律规定了我们在宇宙中观察到的结构。这样的规律有助于我们更好的理解这种能引起或导致具有特别性能和我们所期望性能的新材料的制备，这或许是有益的。然而，阻碍我们进一步理解的是我们所能看见的许多东西还处于一种原子水平。因此，在这个水平上人们需要完整的结构测定，这虽然不是不可能的实验，但往往很困难。
作为替代实验，我们可以构造材料的原子模型，进行计算机模拟。在进行非常困难的（因而昂贵）或危险的（例如：高温和高压的实验）实验时，计算机模拟有其独特的吸引力。在原子论模拟中，由于所有组成该系统的原子的位置被我们明确了解，我们系统的理解变得更容易，提供了一个强有力的补充试验。然而，作为一种有价值的补充技术，通过结合实际系统中存在的所有复杂性的仿真模拟生成模型。这是一个相当大的挑战，因为我们缺乏精确而又详细的原子论知识。显然，我们如果能从实验中知道这样的信息，就不会在模拟实验中出现什么问题。
把结构复杂性引入到模型中的这种方法是基于从实验中总结的经验。例如，许多模拟实例（如GULP，MARVIN和DLPOLY）是基于构建一个空间群和原子坐标的结构。进一步的结构复杂性可以被引入。例如，通过简单的去除原子排列的周期性或无限稀释晶体来引进空位；通过定义特定晶面指数的块状晶体的分裂来形成表面；晶界以适当的方式来确定两种晶体表面的方向；由Voronoi图得到多晶结构；通过Wulff结构形成形态；界面匹配用于近重位点阵理论；如Watson等人的位错理论。为了方便使用，我们将这种标记方法作为构造方法。所构造的模型（预先配置）被模拟应用，例如，静态或动态模拟方法。然而，最终的结构可能反映出就预先配置所做出的错误假设。此外，构建这样的模型被证明是一项巨大的事业。在支撑的薄膜内，可能含有丰富的结构特征，如位错和晶界网格，缺陷（空位，间隙和置换）包括团聚，外延关系的性质，表示表面或形态学形貌和粗糙度基材或薄膜沉积。某一结构基于在单一的模拟中引入所有这些结构修饰的方法是难以解决。
在此观点中，我们回顾许多用于模拟材料的方法，由于他们的目的是促进复杂结构的进化，因而这些方法被描述为“进步的科技”。在原子模拟，结构演变的关键取决于原子间相互作用势[10]，这在本质上是模拟的“自然规律”，而不是模拟器的直觉。
有两类我们能够区分的进化技术。第一种是“结构演变”法，这种“结构演变”是时间（或伪时间变量）的函数。在分子动力学模拟（MD）中，原子沿着受力方向移动，因而在配置空间里形成确定的轨迹。然而，MonteCarlo(MC)模拟是随机的，而不是确定的，没有真正的时间变量，即在MonteCarlo(MC)模拟中，分子动力学（MD）轨迹被配置的Markov链所取代。这一类还包括能量最小化，这仅仅相当于在零度的MD轨迹。这些方法可用于：通过模拟退火，确定最低能量结构（即全局能量最小化）；获得随温度变化的热力学系综平均值；以及在固体中遵循动力学过程。
由于结构演进的方式类似于自然（生物）进化，第二类进化技术可以被描述为“伪自然进化”的方法。备选结构群体用这种随机的方式从这一代演变到下一代（跟随生物演变的轨迹），这种随机的方式取决于在群体中个体的相对适合度（质量）。这种类型的最常用的方法是遗传算法（GA），即使一些其它进化算法已经开发出来。迄今为止，这种方法主要被用于全球能量最小化，即解决了这样的问题：“给予一定数目的原子，我们就能知道能量的最低配置是什么？”
在这一观点里，我们详细介绍了这种进化过程是如何进行的，也详细介绍了它的范围、预测的性能以及借助于模拟技术来获得真实的预测性能的创新方法。
3薄膜和纳米粒子的建模
当所支持的晶格点阵基体变化时，某种材料的物理、化学、机械性能也