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软物质中的机器学习：从模拟到实验

计算材料学 2025-09-26 18:16
文章摘要
本文综述了机器学习技术在软物质研究中的应用进展。背景方面，软物质系统具有多样性和复杂性，其多尺度行为和高维参数空间特征给传统研究方法带来挑战。研究目的旨在探讨机器学习如何从粗粒化模拟、结构预测到实验优化等多个维度推动软物质研究。结论表明，机器学习在加速模拟、逆向设计和实验数据分析等方面取得显著成效，但仍面临数据质量、模型可解释性等挑战，未来需加强领域知识与机器学习模型的融合。
软物质中的机器学习：从模拟到实验
查看文献： Machine Learning in Soft Matter: From Simulations to Experiments
查看期刊： Advanced Functional Materials
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