Consistent Integration of Experimental and Ab Initio Data into Effective Physical Models.
Consistent Integration of Experimental and Ab Initio Data into Effective Physical Models.
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将实验数据和从头开始数据一致地集成到有效的物理模型中。
DOI：
10.1021/acs.jctc.7b00114
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发表时间：
2017
影响因子：
5.5
通讯作者：
Sergei V. Kalinin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
L. Vlček;R. Vasudevan;S. Jesse;Sergei V. Kalinin
我们描述和测试的理论原则，从不同的来源到一个单一的统计力学模型的实验和从头算数据的一致整合。该方法基于最近引入的配分函数之间统计距离的概念，使用简单的向量代数形式来描述测量结果和粗粒度操作，并利用热力学扰动表达式来快速探索模型参数空间。该方法被证明上的热力学，结构，光谱和成像伪实验数据沿着与从头算型的轨迹，这被纳入模型描述的行为的近临界流体，液态水，薄膜混合氧化物，和二元合金的组合。我们评估了不同的目标数据如何约束模型参数，以及与不完整的目标信息和系统相空间的有限采样相关的不确定性如何影响最佳参数的选择。
We describe and test theoretical principles for consistent integration of experimental and ab initio data from diverse sources into a single statistical mechanical model. The approach is based on the recently introduced concept of statistical distance between partition functions, uses a simple vector algebra formalism to describe measurement outcomes and coarse-graining operations, and takes advantage of thermodynamic perturbation expressions for fast exploration of the model parameter space. The methodology is demonstrated on a combination of thermodynamic, structural, spectroscopic, and imaging pseudoexperimental data along with ab initio-type trajectories, which are incorporated into models describing the behavior of a near-critical fluid, liquid water, thin-film mixed oxides, and binary alloys. We evaluate how different target data constrain the model parameters and how the uncertainty associated with incomplete target information and limited sampling of the system's phase space might influence the choice of optimal parameters.
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