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The pursuit of carbon neutrality has become a global imperative in the face of climate change, driving the transition to renewable energy sources and the widespread adoption of electric vehicles. The development of new cathode materials is essential to meeting the increasing demand for energy storage and advancing the electrification of transportation systems. Modern battery materials can contain many elements with substantial site disorder, and their configurational state has been shown to be critical for their performance. The multicomponent complexity arises as a challenge in such battery materials modeling problems.Taking disordered rocksalt cathode (DRX) materials as examples, I will introduce multiple computational techniques, including cluster expansion method for statistical mechanics on lattices, mathematical programming (e.g., mixed integer quadratic programming) for robust modeling, Monte Carlo simulations, universal machine learning models for interatomic potential and experimental electrochemistry. Throughout, I will demonstrate how to integrate these techniques to address the composition-induced complexity and challenges for Li-ion battery cathode materials.
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