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广东售电十问十答(三)

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本文研究两种机器学习策略,售电问答迁移学习(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。广东更多关于DFT偏离实验值的趋势的讨论请参考原文。

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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),售电问答本文中的最优模型可降低大约40%误差。广东(0.06eV/atomvs.0.10eV/atom)。对于多精度机器学习,售电问答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。

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在这项工作中,广东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。如图四所示,售电问答作者发现,售电问答材料中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。

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如图三b左上角所示,广东作者发现有约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。

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