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聚焦机器学习 | 机器学习势函数：三年五篇SCI！！！

计算材料学 2025-08-28 11:22
文章摘要
本文聚焦机器学习势函数在材料科学中的应用。背景方面，传统经典力场在描述金属合金、氧化物等复杂体系时存在局限性，尤其对广义层错能和反应过程的描述不够准确。研究目的旨在通过开发神经网络势函数（NNP）和原子团簇扩展描述符（ACE）等机器学习方法，提升材料模拟的精度和效率。结论显示，机器学习势函数在金属Zr的力学性能预测、负膨胀系数材料的热膨胀行为模拟以及有机体系物性计算方面均取得显著成果，其预测精度优于传统力场，为复杂材料体系的长时间模拟提供了有效解决方案。
聚焦机器学习 | 机器学习势函数：三年五篇SCI！！！
查看文献： A dual-cutoff machine-learned potential for condensed organic systems obtained via uncertainty-guided active learning†
查看期刊： Physical Chemistry Chemical Physics
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