遗传算法探索Lun(n=2～36)团簇基态结构与稳定性

该研究由西北师范大学物理与电子工程学院的孟凡顺、李向富和陈宏善共同完成，发表在2008年的《西北师范大学学报(自然科学版)》第44卷第3期上。文章采用遗传算法和经验势方法，对Lun(n=2～36)团簇的基态结构进行了深入探究，分析了其尺寸变化对结构稳定性的影响。 在团簇物理学中，Lun(n)通常指的是由n个相同原子组成的原子团簇。本研究中，研究人员利用遗传算法这一优化工具，结合经验势函数，对Lun(n=2～36)的结构进行模拟，旨在找到最稳定的基态结构。遗传算法是一种基于生物进化理论的全局优化技术，能够有效地搜索复杂问题空间，找到近似最优解。 研究结果显示，随着团簇尺寸n的增加，每个原子的平均结合能以及整个团簇的总结合能均呈现增大的趋势。结合能是衡量系统稳定性的重要指标，表示将原子团聚在一起所需的能量，结合能越高，表明团簇越稳定。因此，随着团簇大小的增长，其内在的稳定性也在提高。 此外，通过分析总结合能的二阶差分，研究者识别出了Lun(n=2～36)团簇的幻数序列：4, 7, 13, 19, 23, 26, 29, 32, 34。幻数在核物理和团簇结构中具有特殊意义，它们对应着特定尺寸下团簇具有特别高的稳定性的现象。这些幻数点可能与团簇的几何构型变化、电子壳层闭合或其他内部结构效应有关。 关键词涉及到Lun(n=2～36)团簇、遗传算法、幻数和结合能，显示了研究的核心内容。这项工作不仅贡献了关于Lun团簇结构的新知识，也为理解和预测更大规模原子团簇的性质提供了方法论支持，对于未来在材料科学、纳米技术和量子计算等领域有着潜在的应用价值。 该研究利用遗传算法揭示了Lun(n=2～36)团簇尺寸变化对其结构和稳定性的影响，发现了幻数现象，为团簇物理的研究提供了新的视角和计算手段。这是一项将计算机科学中的优化算法应用于物理问题的成功案例，进一步推动了跨学科的科学研究。