Ag₃F₅ 화합물에서 야안-텔러 효과로 인해 기존에 알려진 결정 구조가 불안정하며, DFT+U 계산을 통해 더 낮은 에너지를 갖는 새로운 결정 구조를 예측했습니다.
본 논문에서는 분말 X선 회절(PXRD) 데이터를 직접 분석하여 유기 및 무기-유기 하이브리드 결정질 고체의 구조를 정확하게 결정할 수 있는 인공지능 기반 솔루션인 UstcUnfold를 소개합니다.
본 연구는 제일원리 계산을 통해 은 기반 칼코할라이드 역페로브스카이트 (CAP)의 결정 구조와 상 안정성을 예측하고, 기존 실험에서 제시된 상과 다른 새로운 안정적인 상을 제시합니다. 특히, 상온에서 준안정적인 것으로 여겨지는 입방 Pm3m 상과 달리, 새로운 입방 P213 상이 낮은 온도와 유한한 온도 조건 모두에서 에너지적으로 가장 유리한 상임을 보여줍니다.
BeGeN2는 다른 II-IV-N2 물질과 달리 BeGeN2 유형의 결정 구조를 가지는데, 이는 Be와 Ge의 크기 차이와 Ge-N 결합의 공유 결합 특성 때문이다.
본 연구에서는 사용자 정의 제약 조건 내에서 분자 분석, 힘 장 생성, 결정 생성 및 샘플링을 포함하는 자동화된 고처리량 방식으로 작은 유기 분자의 결정 패킹 예측 및 스크리닝을 가능하게 하는 Python 패키지인 HTOCSP(High-throughput Organic Crystal Structure Prediction)를 소개합니다.
DiffCSP는 결정 구조 예측을 위한 혁신적인 확산 모델로, 기존 방법보다 우수한 성능을 보입니다.