基于遗传算法优化紧束缚模型的二维蜂窝状氧化硼电子结构精准修正

《Nanoscale》：Comment on “Two-dimensional honeycomb borophene oxide: strong anisotropy and nodal loop transformation” by C. Zhong, W. Wu, J. He, G. Ding, Y. Liu, D. Li, S. A. Yang and G. Zhang, Nanoscale, 2019, 11, 2468

本刊编辑推荐：针对Zhong等人提出的h-B2O紧束缚模型参数不精确问题，研究团队通过第一性原理计算（VASP）与遗传算法（GA）相结合的策略，重构了二维蜂窝状氧化硼的TB哈密顿量，为新型二维材料电子结构精准预测提供了创新方法学范式。

　　

在题为《二维蜂窝状氧化硼氧化物：强各向异性与节点环转变》的研究中，Zhong等人首次报道了二维材料家族新成员——蜂窝状氧化硼（h-B₂O）的电子特性，并构建了紧束缚（Tight-Binding, TB）模型进行描述。然而最新研究发现，该模型参数存在显著偏差。为解决此问题，研究人员采用解析法精确推导了TB哈密顿量，并创新性地将维也纳第一性原理模拟软件包（Vienna Ab initio Simulation Package, VASP）的计算结果与元启发式遗传算法（Genetic Algorithm, GA）进行耦合，最终确定了模型的最优参数组合。该方法为二维材料电子结构的高精度模拟提供了新思路。