| 大数据技术在第一性原理计算中的应用 | |
| 所属分类:技术论文 | |
| 上传者:wwei | |
| 文档大小:1092 K | |
| 标签: 计算材料学 第一性原理计算 高通量计算 | |
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| 文档介绍:立足计算材料领域,阐述了大数据背景下高通量计算和机器学习在第一性原理计算中的应用与发展。详细介绍了高通量计算的基本原理、应用流程,以及机器学习在材料设计、性能预测和结构分析中的应用。探讨了结合机器学习的第一性原理计算方法,包括使用机器学习模型加速计算过程和替代部分计算。大数据技术在材料科学中展现出巨大潜力,但仍面临数据质量、计算资源和模型可解释性等挑战。未来的研究需要解决这些问题,以充分利用大数据技术的优势,推动计算材料学的进步。 | |
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