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Off-lattice pattern recognition scheme for kinetic Monte Carlo simulations

机译：蒙特卡罗动力学模拟的非格模式识别方案

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We report the development of a pattern-recognition scheme for the off-lattice self-learning kinetic Monte Carlo (KMC) method, one that is simple and flexible enough that it can be applied to all types of surfaces. In this scheme, to uniquely identify the local environment and associated processes involving three-dimensional (3D) motion of an atom or atoms, space around a central atom is divided into 3D rectangular boxes. The dimensions and the number of 3D boxes are determined by the accuracy with which a process needs to be identified and a process is described as the central atom moving to a neighboring vacant box accompanied by the motion of any other atom or atoms in its surrounding boxes. As a test of this method to we apply it to examine the decay of 3D Cu islands on the Cu(100) and to the surface diffusion of a Cu monomer and a dimer on Cu(111) and compare the results and computational efficiency to those available in the literature.
机译：我们报告了一种用于格外自学习动力学蒙特卡洛（KMC）方法的模式识别方案的开发，该方法足够简单，灵活，可以应用于所有类型的表面。在该方案中，为了唯一地标识涉及一个或多个原子的三维（3D）运动的局部环境和相关过程，将中心原子周围的空间划分为3D矩形框。 3D盒子的尺寸和数量由需要识别过程的精度决定，过程被描述为中心原子移动到相邻的空盒子，并伴随着其周围盒子中任何其他一个或多个原子的运动。作为对该方法的测试，我们将其应用于检查Cu（100）上3D Cu岛的衰减以及Cu（111）上Cu单体和二聚体的表面扩散，并将结果与​​计算效率进行比较在文献中可用。

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