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Apr, 2023
机器学习用于结构-性质关系:可扩展性和限制
Machine learning for structure-property relationships: Scalability and limitations
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Zhongzheng Tian, Sheng Zhang, Gia-Wei Chern
TL;DR
本文提出了一种可扩展的机器学习框架用于预测多体系统的强度等性质,尤其是相分类。该方法基于线性可扩展性和可转移性,通过局部化的先验假设,开发出用于有限大小块强度等性质预测的ML模型,并展示了该方法在相分类中的应用。
Abstract
We present a
scalable machine learning
(ML) framework for predicting
intensive properties
and particularly classifying phases of
many-body system
→