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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明公开了通过机器学习原子间势来预测材料加压下相变过程的方法，步骤包括：S1，对原胞结构进行晶体结构优化，得到优化后的晶体结构；S2，基于优化后的晶体结构，构建机器学习原子间势MachineLearningInteratomicPotentials,MLIP模型；S3，基于MLIP模型，进行准确性验证，得到验证后的MLIP模型；S4，基于验证后MLIP模型，对材料加压下相变进行深入研究，得到分析结果。本发明通过给定初始晶胞结构，利用机器学习与原子模拟相结合的方法，采用双重自适应取样DualAdaptiveSampling,DAS程序，并对其进行改进，并进行了加压下相变过程的研究，保证计算精度的同时提高工作效率。
主权项：1.一种通过机器学习原子间势来预测材料加压下相变过程的方法，其特征在于，步骤包括：S1，对原胞结构进行晶体结构优化，得到优化后的晶体结构；S2，基于所述优化后的晶体结构，构建MLIP模型；S3，基于所述MLIP模型，进行准确性验证，得到验证后的MLIP模型；S4，基于所述验证后的MLIP模型，对材料加压下相变进行深入研究，得到分析结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 一种通过机器学习原子间势来预测材料加压下相变过程的方法
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