Nat. Comput. Sci.:中国科大发展基于第一性原理的动量空间载流子动力学方法

时间:2023-06-02

      中国科学技术大学物理学院,合肥微尺度物质科学国家研究中心国际功能材料量子设计中心,合肥国家实验室赵瑾教授、郑奇靖副教授自主知识产权的计算软件Hefei-NAMD中实现了针对动量空间载流子动力学实时演化的第一性原理计算方法,该成果以“Ab initio Real-Time Quantum Dynamics of Charge Carriers in Momentum Space” 为题,发表在Nature Computational Science 上。

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      固体材料中的载流子动力学是凝聚态物理中的重要问题,决定了光电、光伏、谷电子学、自旋电子学等器件的效率,从时间、空间、能量和动量等多个维度来理解和研究载流子动力学一直是科学家们追求的目标。然而,在以往的第一性原理非绝热分子动力学模拟中,由于人们使用绝热基组,不同k点的非绝热耦合等于零,无法直接模拟动量空间(k空间)的载流子动力学过程。在本论文中,赵瑾、郑奇靖团队通过在简谐近似下将电子态波函数用透热基组展开,将电声耦合矩阵元直接引入哈密顿量,用以代替之前从分子动力学计算出发得到的非绝热耦合矩阵,从而在Hefei-NAMD中实现了动量空间real-time载流子量子动力学的模拟(方法简称NAMD_k)。与过去的非绝热分子动力学方法相比,NAMD_k方法不需要使用超胞进行分子动力学计算,只需要利用单胞计算电声耦合即可,大幅度降低了计算量。另外,这种方法除了可以模拟电子/空穴在动量空间的动力学过程,还可以得到载流子弛豫过程中声子激发的信息,从而为光致相变以及光催化的研究提供有力的工具。

      在本文中他们用最新发展的方法研究了石墨烯材料热电子弛豫的动力学过程。他们发现石墨烯中的热电子弛豫存在一个0.2 eV的激发阈值,当热电子初始激发能量大于0.2 eV时,无论是热电子能量弛豫还是K-K’的谷间散射,发生的时间尺度都在皮秒量级,此时电子耦合的是能量较高的光学支声子;当激发能小于0.2 eV时,电子只能与较低能量的声学支声子耦合,能量弛豫与谷间散射的时间尺度都会加长到纳秒量级。本工作为研究材料中的载流子在动量空间中的动力学行为提供了有力的工具,也为研究光致相变、光催化提供了可能的技术手段。

      本工作是Hefei-NAMD程序的又一重要发展,自2016年起,利用该软件发表的学术论文已超过120篇。论文第一作者郑镇法为物理学院博士生,北京理工大学周金键教授为电声耦合矩阵元的计算提供了帮助,南加州大学Oleg V. Prezhdo教授参与了结果讨论,通讯作者包括史永亮博士(毕业于赵瑾教授课题组,现于华为公司工作),郑奇靖副教授与赵瑾教授。本工作受到基金委、科技部、中科院等单位的支持。

https://www.nature.com/articles/s43588-023-00456-9


Hefei-NAMD的软件信息

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 激发态动力学一直是凝聚态物理中的重要问题,在激发状态下,凝聚态体系中的准粒子会发生复杂的相互作用,涉及到不同时间尺度的超快过程,因此,研究凝聚态体系的激发态动力学不仅需要从时间、空间、能量和动量等多个维度对其进行描述,还需要描述不同准粒子之间的动态耦合,而目前商用的第一性原理软件无法满足这样的需求。针对这一问题,中国科学技术大学赵瑾研究组发展了自主可控的激发态动力学软件Hefei-NAMD,基于面跳跃算法(Surface Hopping)与经典路径近似,初步实现激发态动力学在时间、空间、动量、能量、自旋等多个维度上的描述,并可以研究激发态电子、空穴、激子、声子、极化子等准粒子的动态相互作用。


 Hefei-NAMD 程序采用模块化架构,包含单粒子动力学(Single-particle Dynamics)、自旋动力学(Spin Dynamics)以及GW+rtBSE 模块。单粒子动力学用于研究不考虑多体效应的激发态电子/空穴动力学,基于含时密度泛函(TDDFT)和面跳跃算法,采用 Kohn-Sham 轨道为基组,适用于太阳能电池、光电器件、光催化等应用领域,已发展成熟并在业内得到了大量应用;自旋动力学模块在单粒子动力学的基础上计算自旋轨道耦合,引入自旋自由度,旨在理解激发态电子自旋含时演化,为光调控固体磁性提供理论方案,是新发展的另一重要功能;GW+rtBSE 方法,准确包含了多体效应、电声耦合与自旋轨道耦合,突破了GW+BSE 方法在动力学领域的瓶颈。目前程序使用周期性边界条件,三个模块均可处理上百个原子,与常用的平面波密度泛函软件VASPQuantum Espresso接口,具有良好的可推广性。


开发人员:

郑奇靖 蒋翔 褚维斌 赵瑾等

开发单位:

中国科学技术大学

编程语言:

Fortran 79.8% Python 18.5% Makefile 1.7%

邮箱:

zqj@ustc.edu.cn zhaojin@ustc.edu.cn

代码链接:

https://code.koushare.com/#/code/codeDetail?codeId=202