2012年1月,直都泉英国剑桥大学数学家、菲尔兹奖获得者TimothyGowers发起了一场抵制Elsevier的运动,并有上万名科学家签名响应了不发表、不审核、不当编辑。 基于此,条老团本文对机器学习进行简单的介绍,条老团并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述,根据前人的观点,总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势,以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。首先,街上结和根据SuperCon数据库中信息,对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度(Tc)进行建模。 欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读,睦奉投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信:cailiaorenVIP.。经过计算并验证发现,院里在数据库中的26674种材料中,金属/绝缘体分类的准确度为86%,仅仅有2414种材料被误分类(图3-2)。根据Tc是高于还是低于10K,党支将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。 参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾:直都泉认识这些带你轻松上王者——电催化产氧(OER)测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼,直都泉对症下方,方能功成。此外,条老团Butler等人在综述[1]中提到,量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误,那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。 2018年,街上结和在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。 再者,睦奉随着计算机的发展,睦奉许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现,用以进行材料的结构以及性能方面的计算,但是往往计算量大,费用大。同时,院里少量的Mg取代不会干扰电荷排序和Na+/空位排序及在充电过程中,Mn和Ni在2.0-4.35V的电压范围内才共氧化。 由于Na+/空位有序结构的上层结构由Na-Na静电相互作用和过渡金属层中的电荷有序之间的强相互作用,党支导致大多数P2型层状氧化物都有多个电压停滞时期。2015.07-今 复旦大学材料科学系,直都泉青年研究员。 条老团(d-f)Ni在第一次循环和第二次充电中处于不同状态的MNM-2的K边界XANES。街上结和(b)MNM-2在1.5和4.2V之间的CV曲线(扫描速率:0.1mV/s)。 |
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