Machine learning molecular dynamics reveals the structural origin of the first sharp diffraction peak in high-density silica glasses

機械学習分子動力学法による高密度シリカガラスにおけるFSDPの構造起源の解明

小林 恵太 ; 奥村 雅彦   ; 中村 博樹  ; 板倉 充洋  ; 町田 昌彦  ; 浦田 新吾*; 鈴谷 賢太郎

Kobayashi, Keita; Okumura, Masahiko; Nakamura, Hiroki; Itakura, Mitsuhiro; Machida, Masahiko; Urata, Shingo*; Suzuya, Kentaro

非晶質物質の構造因子に現れる鋭い第一ピークはFSDPと呼ばれ、非晶質物質中の中距離秩序構造を反映したものであると考えられているが、その構造的起源に関しては現在まで議論が続いている。今回、第一原理計算と同等の精度を持つ機械学習分子動力学を用いることにより、高密度シリカガラスにおけるFSDPの構造起源を解析した。まず、機械学習分子動力学を用いることにより、高密度シリカガラスの様々な実験データの再現に成功した。また、高密度シリカガラスにおけるFSDPの発達(減少)は、ガラス構造の圧縮に伴う、Si-O共有結合ネットワーク中のリング構造の変形挙動によって特徴付けられることを明らかにした。

The first sharp peak diffraction peak (FSDP) in the structure factor of amorphous materials is thought to reflect the medium-range order structure in amorphous materials, and the structural origin of the FSDP has been a subject of ongoing debate. In this study, we employed machine learning molecular dynamics (MLMD) with nearly first-principles calculation accuracy to investigate the structural origin of the FSDP in high-density silica glass. First, we successfully reproduced various experimental data of high-density silica glass using MLMD. Furthermore, we revealed that the development (or reduction) of the FSDP in high-density silica glass is characterized by the deformation behavior of ring structures in Si-O covalent bond networks under compression.