La DFT è un metodo potente per modellare sistemi quantistici complessi, ampiamente utilizzato per prevedere la struttura elettronica e, conseguentemente, molte proprietà dei materiali
Un team di ricercatori dell’Istituto nanoscienze (Cnr-Nano), dell’Università di Torino e della National University of Singapore ha sviluppato un nuovo metodo per calcolare le proprietà magnetiche dei materiali, utilizzando una tecnica avanzata chiamata teoria del funzionale di densità (DFT). Questo approccio, pubblicato su Physical Review Letters, risolve alcuni problemi legati ai metodi tradizionali, migliorando la descrizione dei materiali con diversi tipi di magnetizzazione, come quelli ferromagnetici e antiferromagnetici.
La DFT è un metodo potente per modellare sistemi quantistici complessi, ampiamente utilizzato per prevedere la struttura elettronica e, conseguentemente, molte proprietà dei materiali. Tuttavia, il calcolo delle proprietà magnetiche rimane una sfida a causa della natura complessa delle configurazioni magnetiche. Migliorare questi calcoli è fondamentale per lo sviluppo di materiali con comportamenti magnetici specifici. In questo lavoro, Stefano Pittalis del Cnr Nano e colleghi presentano un nuovo approccio che risolve alcuni dei problemi più complessi delle moderne approssimazioni DFT, relative al calcolo delle proprietà magnetiche dei materiali.
La ricerca affronta un limite chiave dell’approssimazione SCAN (Strongly Constrained and Appropriately Normed) — un metodo DFT ampiamente utilizzato per la sua accuratezza, ma incline a sovrastimare l’intensità del magnetismo in un materiale, portando a risultati che non sono del tutto accurati o realistici. Il team ha sviluppato una evoluzione dell’approssimazione SCAN che corregge questo problema. “La nuova versione SCAN, consente di migliorare la descrizione degli stati magnetici ferromagnetici, antiferromagnetici, inoltre è in grado di descrivere non solo magnetizzazioni collineari (cioè magnetizzazioni che puntano nella stessa direzione in ogni punto del materiale), ma anche magnetizzazioni più complesse, come quelle non collineari”, spiega Pittalis.
“Per formulare questa soluzione, non ci siamo concentrati sul modellare il metodo per configurazioni magnetiche specifiche, ma sull’affrontare le leggi fisiche sottostanti che governano tutte le possibili soluzioni magnetiche, ottenendo un approccio più generale e affidabile,” afferma il ricercatore.
Questa innovazione potrebbe supportare la ricerca di nuovi materiali in ambiti come la spintronica, che studia materiali per dispositivi avanzati di memoria e logica, correggendo la tendenza a sovrastimare il magnetismo nei modelli teorici, migliorando così l’accuratezza e il realismo delle simulazioni.
Lo studio ha combinato meccanica quantistica avanzata, derivazioni analitiche e implementazione software tramite il codice Crystal. La collaborazione ha coinvolto Stefano Pittalis del Cnr Nano di Modena, Jacques K. Desmarais e Alessandro Erba del Dipartimento di chimica dell’Università di Torino, e Giovanni Vignale dell’Istituto per i materiali intelligenti funzionali della National University of Singapore.
Articolo scientifico: Meta-Generalized Gradient Approximation Made Magnetic, Jacques K. Desmarais, Alessandro Erba, Giovanni Vignale, and Stefano Pittalis, Phys. Rev. Lett. 134, 106402. https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.134.106402