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High-throughput GW calculations
Florian Ellinger
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Physik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Physik
Betreuer*in
Cesare Franchini
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Alle Rechte vorbehalten / All rights reserved
DOI
10.25365/thesis.61327
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-14731.86957.991872-2
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract
(Deutsch)
Das Ziel dieses Projektes ist die effiziente Berechnung von fundamentalen Energie-Bandlücken für große Datensätze von Materialien unter der Verwendung von ab initio Methoden. Zur Berechnung dieser Bandlücken kommt dieGW-Methode (Gsteht für die Einteilchen-Greenfunktion, W für das abgeschirmte Coulombpotenzial). Sie ist eine post-DFT Methode und wird dazu verwendet notwendige Annäherungen in der Dichtefunktional-Theorie (DFT) zu korrigieren, konkret werden angenäherte Elektronen-Korrelationseffekte exakt berechnet. Bereits die einfachste Variante der GW-Methode, die Verwendung von sogenannten singleshot GW (G0W0) Berechnungen, benötigt ein hohes Maß an Zeitaufwand und Computer- Ressourcen. Folglich ist die Analyse von großen Datensätzen mit dieser Methode ein sehr aufwändiger Prozess. Zusätzlich benötigt die Berechnung von nur einer konvergierten Energie- Bandlücke nicht lediglich eine G0W0 Berechnung, sondern mehrere davon sind notwendig, um ein korrektes Ergebnis zu erhalten. Bei der konventionellen Methode (conventional method), wird eine Vielzahl an G0W0 Berechnungen dafür verwendet, den optimalen Wert für mehrere Eingabe-Parameter manuell zu finden. Diese Parameter sind unter anderem der Energie Cutoff der verwendeten Basisfunktionen und die dazugehörige Anzahl an Energiebändern, sowohl für das Standard-Basisset, als auch für das Hilfs-Basisset. Die Dichte der k-Punkte im reziproken Raum muss ebenfalls optimiert werden. All dieseWerte müssen manuell schrittweise erhöht werden, bis sich die Energie-Bandlücke nicht mehr ändert. Diese Prozedur mit ihren komplizierten Konvergenz-Kriterien kann nur schwer automatisiert werden und sehr aufwändige Methoden müssen verwendetwerden, um fundamentale Energie-Bandlücken automatisch zu berechnen.[1] Eine neue Methode, die diese Komplikationen umgeht, ist die Basisset-Extrapolation, entwickelt von Klimeš et al..[2] In ihrer Publikation wurde gezeigt, dass der Fehler, kommend von dem Abbruch der Basisset-Entwicklung, ein Verhalten von 1/NB zeigt, wobei NB die Anzahl der in der Berechnung inkludierten Energiebänder ist.[2] Dies hat zur Folge, dass der Fehler durch eine Extrapolation zur Grenze von unendlich vielen inkludierten Bändern korrigiert werden kann. Diese Methode verwendet lediglich vier G0W0 Berechnungen und keine Parameter müssen manuell optimiert werden, wodurch eine Automatisierung wesentlich einfacher umzusetzen ist. In meiner Arbeit habe ich unter Verwendung der Basisset-Extrapolation eine automatische Prozedur zur Berechnung von konvergierten, fundamentalen Energie-Bandlücken entwickelt. Mit dieser Prozedur wurden drei verschiedene Arten von Bandlücken (direkte Bandlücke am Gammapunkt, die kleinste indirekte Bandlücke, und die kleinste direkte Bandlücke) vollautomatisch für einen Datensatz von 69 Materialien, bestehend aus hauptsächlich ein- und zweiatomigen Halbleitern und Isolatoren, berechnet. Zusätzlich zur den angeführten fundamentalen Bandlücken auf GW-Level wurden auch die Bandstrukturen der Materialien auf DFT-Level im Zuge der automatischen Prozedur berechnet. Das finale Ziel dieser automatischen Prozedur ist qualitativ hochwertige Daten auf GWLevel für große Datensätze von Materialien einfacher berechnen zu können und online in einer öffentlichen Datenbank zugänglich zu machen. [1] M. J. van Setten et al. “Automation methodologies and large-scale validation for GW: Towards high-throughput GW calculations”. In: Phys. Rev. B 96, 155207 (2017). [2] Jiri Klimeš, Merzuk Kaltak, and Georg Kresse. “Predictive GW calculations using plane waves and pseudopotentials”. In: Phys. Rev. B 90, 075125 (2014).
Abstract
(Englisch)
This project aims to efficiently calculate ab initio fundamental band gaps beyond density functional theory (DFT) for large material sets. The GW approach (G is the one particle Green function, W the screened Coulomb potential) is used as post DFT method to correct made approximations, specifically electronic correlation contributions. Performing even the simplest type of GW calculations, so called single-shot GW calculations (referred to as G0W0), usually requires a significant amount of computational resources and user interaction. This greatly inhibits an efficient and quick analysis of larger material sets. In practice, the standard procedure (or conventional method) for calculating only one converged fundamental band gap typically involves several G0W0 calculations for the purpose of converging different computational parameters separately. These include not only the energy cut-off of the basis set and the corresponding number of energy bands, but also said two parameters for the auxiliary basis set, as well as the density of the k-point grid. All of these quantities are increased gradually, until the fundamental gap does not change anymore and convergence is reached. Because of such involved convergence requirements and large amounts of user interference it is highly impractical to automate this approach. Only through the implementation of sophisticated methods (as done in reference [1]) fundamental band gaps can be computed automatically through this conventional method. These complications can be circumvent by applying the so called basis set extrapolation, developed by Klimeš et al..[2] In its proposal it was shown that the band gap error arising in GWcalculations due to truncation of the plane wave expansion behaves like 1/NB, whereNB is the number of energy bands included in the simulation.[2] Thus, the gap error can be corrected by extrapolating to the limit of an infinite set of bands. Calculating converged GW level band gaps with this method requires only a total number of four G0W0 calculations. Additionally, by removing the necessity of converging multiple parameters manually, an automatic scheme can be implemented rather easily. In my work I have developed such an automated scheme for calculating well converged fundamental band gaps on GW level, using basis set extrapolation. With this automatic procedure three different types of fundamental gaps (direct gap at Gamma, smallest indirect gap, smallest direct gap) were calculated fully automatic for a material set of 69 materials, consisting mostly of mono- and diatomic insulators and semi-conductors. Additionally to the fundamental band gaps at GW level, band structures at DFT level were also calculated within the procedure. The ultimate goal of this automatic approach is to produce reliable GW data for large sets of materials with less effort and making the results accessible to public via an online database. [1] M. J. van Setten et al. “Automation methodologies and large-scale validation for GW: Towards high-throughput GW calculations”. In: Phys. Rev. B 96, 155207 (2017). [2] Jiri Klimeš, Merzuk Kaltak, and Georg Kresse. “Predictive GW calculations using plane waves and pseudopotentials”. In: Phys. Rev. B 90, 075125 (2014).

Schlagwörter

Schlagwörter
(Englisch)
GW DFT ab initio high-throughput automated first principles VASP computer simulations density functional theory Green function solid states physics electronic structure
Schlagwörter
(Deutsch)
GW DFT ab initio hoher Durchsatz automatisiert VASP Computersimulation Dichtefunktionaltheorie Greenfunktion Festkörperphysik elektronische Struktur
Autor*innen
Florian Ellinger
Haupttitel (Englisch)
High-throughput GW calculations
Paralleltitel (Deutsch)
Automatisierte GW Simulationen
Publikationsjahr
2020
Umfangsangabe
98 Seiten : Diagramme
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Cesare Franchini
Klassifikationen
33 Physik > 33.29 Moderne Physik: Sonstiges ,
33 Physik > 33.60 Kondensierte Materie: Allgemeines ,
33 Physik > 33.61 Festkörperphysik ,
33 Physik > 33.72 Halbleiterphysik
AC Nummer
AC16065168
Utheses ID
54188
Studienkennzahl
UA | 066 | 876 | |
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