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百炼成钢 | 在挑战面前
时间:2025-07-04 02:25:16

百炼电影《魔戒》三部曲中的精灵族就是这样的。

近日,成钢相关论文以题为ADensity-functional-theory-basedandMachine-learning-acceleratedHybridMethodforIntricateSystemCatalysis发表于MaterialsReports:Energy。此外,挑战面在催化领域,机器学习过程经常使用特定的物理或化学特性,例如极限电位、吸附能、选择性、d带中心等。

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在催化领域,百炼特征工程应满足几个要求:百炼特征应该能够独立地描述系统的部分电子结构或原子结构,也应该有效描述活性位点周围的化学配位环境,同时应该可以通过很少的DFT计算或直接从可用的数据库查询中获得,此外它们应该在物理上直观以保证模型的鲁棒性。随后,成钢以双原子过渡金属酞菁(Pc)催化剂为例,文章介绍了我们的新型DFT-ML方法具体应用。挑战面图2.基于DFT和ML加速方法在复杂系统中催化应用的示意图。

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随后简要概述了最流行的几种机器学习算法类型,百炼并讨论了它们对不同目标的适用性,如图1所示。成钢【流程框架】上图清楚地列出了DMCP的详细流程。

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挑战面本文尝试用第二种思路解决这一问题。

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