Abstract: C. Cheng, S. T. S. Bukkapatnam, L. M. Raff, M. Hagan, R. Komanduri (2012)

The computation time for Monte Carlo (MC) simulation of a nanostructure growth process was shown to be reduced by an order of magnitude compared to conventional atomistic and meso-scale models through the prediction of the structure evolution ahead of every growth step. This approach used to grow of one of the longest ( 194 nm) reported carbon nanotubes (CNTs) from atomistic simulations. The key to the approach is the finding from simulation experiments that the CNT synthesis process exhibits nonlinear and recurring near-stationary dynamics.

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Monte Carlo simulation of carbon nanotube nucleation and growth using nonlinear dynamic predictions