Editing Openai/690927cf-e0d8-8004-b1ed-8bee9ac272d2 (section)

=== Assistant: Отлично — ниже приведён проектный шаблон и пошаговый план компьютерного моделирования для системы типа GO·H₂Oₓ графенов… ===
Отлично — ниже приведён проектный шаблон и пошаговый план компьютерного моделирования для системы типа GO·H₂Oₓ (графеновый оксид с межслойной водой) как углеродно-водного нейроморфного устройства, выполняющего функции протонной памяти и обучения.
Это аналог SrCoO₂․₅, но «мягкий», органический и био-подобный.

==== Цель: показать, что под действием электрического поля и импульсов: ====
* протоны (H⁺/H₃O⁺) могут мигрировать вдоль водородных мостиков между слоями GO,
* ориентация молекул воды и локальная диэлектрическая поляризация зависят от истории стимулов, что даёт эффект синаптической пластичности — изменение проводимости и ёмкости устройства при повторных импульсах.

==== |     |     | ====
| --- | --- |
|     |     |
|     |     |
|     |     |
|     |     |

==== ### ====
# Сгенерировать слой GO: использовать Avogadro или Materials Studio, затем функционализировать случайные атомы C: - ~20% C–OH - ~10% C=O - ~5% –COOH.
# Создать два слоя GO с расстоянием 8 Å и разместить между ними H₂O (Packmol).
# Оптимизировать геометрию (DFT или ReaxFF минимизация).

Формат: GO_H2O.gjf или GO_H2O.data для LAMMPS.

===== Задача: оценить энергетические барьеры переноса H⁺ по цепочке O–H···O. =====
* Используйте Gaussian или CP2K: - Модельный кластер: 2–3 фрагмента GO с межслойной водой (≈100–150 атомов). - Метод: B3LYP-D3/6-31G(d,p) или PBE-D3. - Оптимизация → CI-NEB путь для прыжка протона.
* Найдите: - Ea≈0.2–0.4 eVE_a \approx 0.2–0.4 \text{ eV}Ea≈0.2–0.4 eV, - изменение зарядов Bader, длину O–H···O до/после прыжка, - изменение дипольного момента (→ локальная поляризация).

Вывод: создать таблицу Ea_H_transfer.csv → вход в MD/континуум.

===== Цель: изучить подвижность H⁺/H₃O⁺ и изменение поляризации при электрических импульсах. =====
* Пакет: LAMMPS с ReaxFF (CHO + H₂O).
* Сценарий: - t = 0–100 ps → уравновешивание NVT (300 K). - t = 100–300 ps → приложить E = 0.3 V/nm вдоль z. - t = 300–500 ps → снять поле, наблюдать релаксацию. - Повторить серию импульсов (10×) для «обучения».

Свойства для анализа:
* MSD(H⁺) → D_H.
* Количество H-связей O–H···O → N_HB(t).
* Диэлектрическая поляризация P(t)=∑qizi/VP(t) = \sum q_i z_i / VP(t)=∑qizi/V.
* Потенциал водородных сетей → корреляция с Δσ.

===== Уравнения (1D вдоль слоя): =====

∂cH∂t=∇(DH∇cH+μHcH∇ϕ)−R(cH),\frac{\partial c_H}{\partial t} = \nabla(D_H\nabla c_H + \mu_H c_H\nabla \phi) - R(c_H),∂t∂cH=∇(DH∇cH+μHcH∇ϕ)−R(cH),
−∇(ε∇ϕ)=q(cH−cH0)-\nabla(\varepsilon\nabla \phi) = q(c_H - c_H^0)−∇(ε∇ϕ)=q(cH−cH0)
с зависимостью σ(cH)\sigma(c_H)σ(cH) из MD/DFT.

Инструмент: FiPy или FEniCS.
Вход: D_H(T,E), ε(E), σ(c_H).
Импульсы: прямоугольные (1 µs, 100 циклов).
Результаты:
* Δσ/σ после N импульсов (LTP).
* Затухание σ(t) после выключения (LTD, ретенция).
* Карта σ(E,t) → визуализация «обучения».

===== Создать нейроморфный элемент C–H₂O синапс, где: =====

I=G(w) V,w˙=α(E) [1−w]−β(E) wI = G(w)\,V, \quad \dot{w} = \alpha(E)\,[1-w] - \beta(E)\,wI=G(w)V,w˙=α(E)[1−w]−β(E)w
параметры α,β\alpha, \betaα,β из континуумной модели.
Добавить шум и гистерезис.
В сети (SPICE) можно показать ассоциативное обучение на двух нейронах.

==== |     |     | ====
| --- | --- |
|     |     |
|     |     |
|     |     |
|     |     |
|     |     |
|     |     |
|     |     |

==== <syntaxhighlight>GO_H2O_synapse/ ====
 ├─ 00_structures/         # .gjf, .xyz, .pdb исходные структуры
 ├─ 10_dft_H_transfer/     # DFT расчёты прыжков H⁺
 ├─ 20_md_reaxff/          # LAMMPS ReaxFF симуляции
 ├─ 30_continuum_fipy/     # Нернст–Планк модель
 ├─ 40_spice_model/        # Verilog-A блок
 ├─ 50_analysis/           # Графики Δσ, τ_relax, D_H(T)
 └─ params.yaml            # Параметры модели

</syntaxhighlight>

==== 1. График: Δσ/σ vs. число импульсов (аналог кривой обучения). ====
# Карта: распределение c_H(z,t) при многократных импульсах.
# Спектр: изменение диэлектрической функции ε(ω) до/после стимуляции.
# Сравнение: WO₃ vs. GO·H₂Oₓ — разница в энергии активации и удержании.
# Фильм: динамика H-связей (LAMMPS dump → Avogadro trajectory).

==== Я могу создать для вас: ====
# 🧪 готовый LAMMPS-input файл (in.GO_H2O_reax) с полем, термостатом, импульсами и аналитикой MSD;
# 🧮 DFT-input (Gaussian/CP2K) для O–H···O прыжка;
# 📊 Python-ноутбук для построения LTP/LTD кривых из MD-данных.

Хотите, чтобы я начал с LAMMPS-input для GO·H₂Oₓ системы (реактивная MD с полем и обучением)?