玻璃形成系统中软度与过剩熵之间的关系探索
摘要：机器学习建立的结构量（软度）与超冷液体模拟中的过剩熵之间的关系。过剩熵已被证明与液体的动力学性质很好地相关，但在超冷和玻璃转变区域，这种准普适性关系会中断。通过数值模拟，我们测试了局部形式的过剩熵是否可以通过软度进行预测，软度已被证明与个体粒子重新排列的倾向密切相关。为此，我们探索了利用软度计算传统方式下的过剩熵。我们的结果表明，通过在软度分组中计算过剩熵，我们可以建立起探索系统中重新排列壁垒之间的强大定量关系。
作者：Ian R. Graham, Paulo E. Arratia, Robert A. Riggleman
论文ID：2302.00866
分类：Soft Condensed Matter
分类简称：cond-mat.soft
提交时间：2023-06-07