Note that the Pd energy is more neg

Note that the Pd energy is more negative than the Cu energy. This does not mean anything significant.
We cannot say Pd is more stable than Cu; it is not like Cu could transmutate into Pd!
117
Next, we will consider a question like which of two structures with composition of CuPd is more stable.
These coordinates for these structures came from research of the author. The approach is pretty general,
you must identify the coordinates and unit cell of the candidate structure, and then run a calculation
to find the optimized geometry and unit cell. This may take some work, as previously described in the
multistep process for optimizing a bulk system. Here the geometry is pretty close to optimized, so we
can use the VASP optimization routines. We consider two structures with composition CuPd.

Kết quả (Việt) 1:

Lưu ý rằng giám đốc dự án năng lượng tiêu cực hơn so với năng lượng Cu. Điều này không có nghĩa là bất cứ điều gì đáng kể.Chúng tôi không thể nói Pd là ổn định hơn cư; nó là không giống như Cu có thể Otō vào Pd!117Tiếp theo, chúng tôi sẽ xem xét một câu hỏi như đó của hai cấu trúc với các thành phần của CuPd là ổn định hơn.Các tọa độ cho các cấu trúc đến từ nghiên cứu của tác giả. Cách tiếp cận là khá chung chung,bạn phải xác định tọa độ và đơn vị di động của cấu trúc ứng cử viên, và sau đó chạy một tính toánđể tìm kiếm tối ưu hóa hình học và đơn vị di động. Điều này có thể mất một số công việc, như đã được mô tả trong cácmultistep quá trình tối ưu hóa một hệ thống số lượng lớn. Ở đây các hình học là khá chặt chẽ để tối ưu hóa, như vậy chúng tôicó thể sử dụng thói quen tối ưu hóa VASP. Chúng tôi xem xét hai cấu trúc với thành phần CuPd.

Kết quả (Việt) 2:

Lưu ý rằng năng lượng Pd là tiêu cực nhiều hơn năng lượng Cu. Điều này không có nghĩa là bất cứ điều gì đáng kể.
Chúng tôi không thể nói Pd là ổn định hơn Cu; nó không giống như Cu có thể transmutate vào Pd!
117
Tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét một câu hỏi như thế nào trong hai cấu trúc với các thành phần của CuPd là ổn định hơn.
Những tọa độ cho các cấu trúc này đến từ nghiên cứu của các tác giả. Cách tiếp cận này là khá chung,
bạn phải xác định tọa độ và đơn vị tế bào của cơ cấu ứng cử viên, và sau đó chạy một tính toán
để tìm ra hình học và đơn vị tế bào tối ưu. Điều này có thể mất một số công việc, như được mô tả trước đó trong
quá trình nhiều bước để tối ưu hóa hệ thống với số lượng lớn. Ở đây, hình học là khá gần với tối ưu, vì vậy chúng tôi
có thể sử dụng các thói quen tối ưu hóa VASP. Chúng tôi xem xét hai cấu trúc, cơ cấu thành CuPd.