Neural-Network Force Field Backed Nested Sampling: Study of the Silicon p-T Phase Diagram

Nested sampling is a promising method for calculating phase diagrams of materials, however, the computational cost limits its applicability if ab-initio accuracy is required. In the present work, we report on the efficient use of a neural-network force field in conjunction with the nested-sampling algorithm. We train our force fields on a recently reported database of silicon structures and demonstrate our approach on the low-pressure region of the silicon pressure-temperature phase diagram between 0 and \SI{16}{GPa}. The simulated phase diagram shows a good agreement with experimental results, closely reproducing the melting line. Furthermore, all of the experimentally stable structures within the investigated pressure range are also observed in our simulations. We point out the importance of the choice of exchange-correlation functional for the training data and show how the meta-GGA r2SCAN plays a pivotal role in achieving accurate thermodynamic behaviour using nested-sampling. We furthermore perform a detailed analysis of the exploration of the potential energy surface and highlight the critical role of a diverse training data set

Neural-network force field backed nested sampling: Study of the silicon p−T phase diagram

Nested sampling is a promising method for calculating phase diagrams of materials. However, if accuracy at the level of ab-initio calculations is required, the computational cost limits its applicability. In the present work, we report on the efficient use of a neural-network force field in conjunction with the nested-sampling algorithm. We train our force fields on a recently reported database of silicon structures evaluated at the level of density functional theory and demonstrate our approach on the low-pressure region of the silicon pressure-temperature phase diagram between 0 and . The simulated phase diagram shows a good agreement with experimental results, closely reproducing the melting line. Furthermore, all of the experimentally stable structures within the investigated pressure range are also observed in our simulations. We point out the importance of the choice of exchange-correlation functional for the training data and show how the r2SCAN meta-GGA plays a pivotal role in achieving accurate thermodynamic behaviour. We furthermore perform a detailed analysis of the potential energy surface exploration and highlight the critical role of a diverse and representative training data set

Mortalidade infantil e acesso geográfico ao parto nos municípios brasileiros

OBJETIVO: Analisar o acesso geográfico ao parto hospitalar nos municípios brasileiros. MÉTODOS: Foram analisadas informações de óbitos e nascimentos quanto à sua adequação para o cálculo do coeficiente de mortalidade infantil no período de 2005 a 2007 para os 5.564 municípios brasileiros. O acesso geográfico foi expresso por indicadores de deslocamento, oferta e acesso aos serviços de saúde. A associação entre o acesso geográfico ao parto e o coeficiente de mortalidade infantil em municípios com adequação de suas informações vitais foi avaliada por meio de regressão múltipla. RESULTADOS: Dentre os municípios analisados, 56% apresentaram adequação das informações vitais, correspondendo a 72% da população brasileira. O deslocamento geográfico ao parto mostrou-se inversamente associado ao porte populacional, à renda per capita, e à mortalidade infantil, mesmo controlado por fatores demográficos e socioeconômicos. CONCLUSÕES: Embora tenham sido desenvolvidas estratégias importantes para a melhoria da qualidade do atendimento às gestantes no Brasil, as ações para garantir o acesso igualitário à assistência ao parto ainda são insuficientes. O maior deslocamento intermunicipal para o parto se mostrou como um fator de risco para a mortalidade infantil, aliado à desigualdade de oferta de serviços qualificados e à falta de integração com a atenção básica de saúde