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孙明俊:中国云计算产业发展现状

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接下来,孙明本文重点介绍一门三院士的主角-刘忠范院士、江雷院士、姚建年院士以及他们的近期研究进展。

在MP数据库中,俊中计算Mn-Sn之间没有稳定的金属间化合物,而实验上有一系列的稳定金属间化合物,例如Mn3Sn,Mn3Sn2和MnSn2。本文研究两种机器学习策略,产业迁移学习(图一a)和多精度机器学习(图一b),对于校正DFT(PBE)形成焓预测的效果。

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发展更多关于DFT偏离实验值的趋势的讨论请参考原文。与MP数据库提供的形成焓预测值相比(基于PBE泛函的线性修正),现状本文中的最优模型可降低大约40%误差。孙明(0.06eV/atomvs.0.10eV/atom)。

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对于多精度机器学习,俊中计算作者首先建立实验与DFT计算之间的差值数据集,用差值来训练机器学习模型。在这项工作中,产业作者以材料形成焓为例,研究迁移学习(transferlearning)和多精度机器学习(multifidelitylearning)对于校正材料形成焓预测的效果。

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如图四所示,发展作者发现,发展材料中S,O,N含量越高,DFT倾向于低估(morenegative,morestable)材料的形成焓,而材料中Sn,Mn,P,I,Te,Ba,Al的含量越高,DFT倾向于高估材料的形成焓。

如图三b左上角所示,现状作者发现有约800个材料在MP提供的energyabovehull下不稳定,而在机器学习校正的形成焓导出的energyabovehull下稳定。蓄力向上,孙明载誉前行用欧若德门窗创始人袁左浩先生的话来说,中国十大门窗品牌对于欧若德而言,只是成为标杆的一个开始。

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