MagGene: A genetic evolution program for magnetic structure prediction
MagGene: A genetic evolution program for magnetic structure prediction
复制标题
MagGene：用于磁结构预测的遗传进化程序
DOI：
10.1016/j.cpc.2020.107659
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发表时间：
2020-03
影响因子：
6.3
通讯作者：
P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zheng;FW Zhang;P
我们开发了一个用遗传算法预测磁结构的软件MagGene.MagGeneric从原子结构出发，生成新的磁结构，并调用第一性原理计算引擎来获得最稳定的磁结构。该软件既适用于共线系统，也适用于非共线系统。它对于预测具有强自旋轨道耦合和/或强自旋受阻的原子系统的磁结构特别方便。程序标题：MagGeneCPC库链接到程序files:https://doi.org/10.17632/m83gcp5z48.1Licensing规定：MIT编程语言：Fortran 90问题的性质：在复杂的磁系统中，例如具有强自旋轨道耦合和/或强自旋受阻的系统，相关的磁结构也可能相当复杂。传统的方法，如基于晶体对称性的理论分析和基于特殊模型哈密顿量的模拟退火法，效率较低。那么，基于正确的磁结构的电子结构、自旋波色散和其他性质就不能被准确地获得。因此，需要一种有效的方法来预测磁结构。解析法：利用遗传算法可以有效地预测磁结构。此外，还包括一些不寻常的特征：利用遗传进化算法可以预测共线和非共线原子体系的磁结构。它可以灵活地在各种系统中使用。总磁矩可以是固定的。
We have developed a softwareMagGeneto predict magnetic structures by using genetic algorithm. Starting from an atom structure,MagGenerepeatedly generates new magnetic structures and calls first-principles calculation engine to get the most stable magnetic structure. This software is applicable to both collinear and noncollinear systems. It is particularly convenient for predicting the magnetic structures of atomic systems with strong spin–orbit couplings and/or strong spin frustrations.Program summaryProgram Title:MagGeneCPC Library link to program files:https://doi.org/10.17632/m83gcp5z48.1Licensing provisions:MITProgramming language:Fortran 90Nature of problem:In complex magnetic systems, such as systems with strong spin–orbit couplings and/or strong spin-frustrations, the associated magnetic structures could also be quite complex. The traditional methods, such as theoretical analysis based on crystal symmetries and simulated annealing based on a special model Hamiltonian, are inefficient. Then the electronic structures, spin wave dispersions, and other properties based on correct magnetic structures could not be obtained accurately. Therefore, an efficient method to predict magnetic structures is required.Solution method:The magnetic structures can be predicted efficiently by using genetic algorithm.Additional comments including unusual features:The magnetic structures can be predicted for both collinear and noncollinear atomic systems by using genetic evolution algorithm. It is flexible to use in variety of systems. The total magnetic moment can be fixed.
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影响因子：
8.6
作者：
DEAVEN, DM;HO, KM
通讯作者：
HO, KM
DOI：
10.1103/physrevb.83.085106
发表时间：
2010-03
期刊：
Bulletin of the American Physical Society
影响因子：
--
作者：
F. Zhou;Vidvuds Ozolicnvs
通讯作者：
F. Zhou;Vidvuds Ozolicnvs
CALYPSO：一种晶体结构预测方法
影响因子：
6.3
作者：
Wang, Yanchao;Lv, Jian;Ma, Yanming
通讯作者：
Ma, Yanming
DOI：
--
发表时间：
2014-03
期刊：
Bulletin of the American Physical Society
影响因子：
--
作者：
Qing-Yan Wang;Z. Li;Wenhao Zhang;Zuocheng Zhang;Jinsong Zhang;Wei Li;Hao Ding;Y. Ou;P. Deng-P.
通讯作者：
Qing-Yan Wang;Z. Li;Wenhao Zhang;Zuocheng Zhang;Jinsong Zhang;Wei Li;Hao Ding;Y. Ou;P. Deng-P.
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3.7
作者：
Kresse, G;Furthmuller, J
通讯作者：
Furthmuller, J