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Learn-and-Match Molecular Cations for Perovskites

机译：佩洛夫斯基斯的学习和匹配分子阳离子

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Forecasting the structural stability of hybrid organic/inorganic compounds, where polyatomic molecules replace atoms, is a challenging task; the composition space is vast, and the reference structure for the organic molecules is ambiguously defined. In this work, we use a range of machine-learning algorithms, constructed from state-of-the-art density functional theory data, to conduct a systematic analysis on the likelihood of a given cation to be housed in the perovskite structure. In particular, we consider both ABC(3) chalcogenide (I-V-VI3) and halide (I-II-VII3) perovskites. We find that the effective atomic radius and the number of lone pairs residing on the A-site cation are sufficient features to describe the perovskite phase stability. Thus, the presented machine learning approach provides an efficient way to map the phase stability of the vast class of compounds, including situations where a cation mixture replaces a single A-site cation. This work demonstrates that advanced electronic structure theory learning analysis can provide an efficient strategy superior to the conventional trial-and-error approach in combined with machine materials design.
机译：预测杂种有机/无机化合物的结构稳定性，其中多元分子替代原子是一个具有挑战性的任务;组合物空间是巨大的，并且有机分子的参考结构模糊地定义。在这项工作中，我们使用由最先进的密度功能理论数据构建的一系列机器学习算法，对所属阳离子的可能性进行系统分析，以容纳在Perovskite结构中。特别是，我们考虑ABC（3）硫属化物（I-V-VI3）和卤化物（I-II-VII3）钙钛矿。我们发现有效的原子半径和驻留在A现场阳离子上的孤立对的数量是描述钙钛矿相位稳定性的足够特征。因此，所提出的机器学习方法提供了映射广泛类化合物的相位稳定性的有效方法，包括阳离子混合物取代单个A现场阳离子的情况。这项工作表明，先进的电子结构理论学习分析可以提供高效的策略，优于传统的试验和误差方法与机器材料设计相结合。

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