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电磁场对物质性质的影响和调控一直是科学研究的核心议题.然而,在计算凝聚态物理领域,由于传统的密度泛函理论并不能轻易推广至含有外加电磁场的情景,且外场往往会破缺周期性体系原本具有的平移对称性,从而使得布洛赫定理失效.因此,利用第一性原理方法计算外场作用下的物质性质并非易事,特别是在外场不能被视为微扰的情况下.在过去的二十年中,许多计算凝聚态物理学者致力于构建和发展适用于有限外场下周期性体系的第一性原理计算方法.本文旨在系统地回顾这些理论方法及其在铁电、压电、铁磁、多铁等领域的应用.本文首先简要介绍现代电极化理论,并阐述基于此理论以及密度泛函理论,构建出两种用于有限电场下计算的方法.然后探讨将外磁场纳入密度泛函理论,并对相关的现有计算手段以及所面临的挑战进行讨论.接着回顾了被广泛用于研究磁性、铁电和多铁体系的第一性原理有效哈密顿量方法,以及该方法在考虑外场时的延伸.最后,介绍了当下备受瞩目的利用机器学习中的神经网络方法构建有效哈密顿量模型的发展成果及在考虑外场下的拓展. 相似文献
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