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Global optimization of silicon nanoclusters

机译：硅纳米团簇的全球优化

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A new method is presented for the computation of the lowest energy configurations of atomic clusters. It is based on recently developed set oriented numerical algorithms for the global optimization of nonlinear functions. Its underlying idea is to combine multilevel subdivision techniques for the computation of fixed points of dynamical systems with well-known branch and bound methods. We describe how this method can be used to find global minima of silicon nanoclusters in the self-consistent charge tight-binding-density-functional (SCC-DFTB) energy surface. Due to the insufficient experimental evidence of structures of silicon clusters, local minima that are near to the global minimum, are also important.
机译：提出了一种计算原子团簇最低能量构型的新方法。它基于最近开发的面向集合的数值算法，用于非线性函数的全局优化。它的基本思想是将多级细分技术与众所周知的分支定界方法相结合，以计算动力系统的不动点。我们描述了如何使用此方法在自洽电荷紧密结合密度函数（SCC-DFTB）能量表面中找到硅纳米簇的全局最小值。由于硅团簇结构的实验证据不足，接近全局最小值的局部最小值也很重要。

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