浙江大学《Nature Commun》：机器学习预测晶体结构！

1中都列出的29种八元组二元衍生物的晶格构造，包括IV族人晶格(C, Si)， I–VII 族人晶格(I = Li, Na, K, Rb, Cs；II-VI族人晶格(II = Be、Mg、Ca、Sr、Ba、Zn、Cd；VI = O, S)和近似于的光伏电子元件GaAs, CdTe和CsPbI3(钙钛矿光伏的无机代表人)。对比深入研究表明，在MatB上融合BO训练的GN三维，即GN(MatB)-BO，能够以最佳的精度信息分析方法晶格构造，且量度成本极低。该新方法不具备下图网路、在线和冗余线连续性的灵巧连续性，适度该新方法的必要性的发展和完善。该深入研究为信息涡轮晶格构造信息分析方法新开了一条新必需。

下图1 GN-OA新方法流程下图。

下图2 GN三维的机动连续性。

下图3 GN-OA的流程和机动连续性。

下图4 基于GN-OA和DFT的GSS相当。

下图5 量度成本的相当。

综上所述，深入深入研究协作了一个灵巧的方法论，在formula_的在线中都利用下图网路确立了晶格构造与降解内能相互间的ML三维，并将该三维与CSP的冗余线连续性相融合。应用该方法论对29个近似于衍生物的晶格构造透过了信息分析方法。对在线、GN三维和冗余线连续性的多种组合透过相当深入研究表明，在MatB上训练的GN三维融合贝叶斯冗余构造追踪[GN(MatB)-BO]，虽然精度很低DFT结果，但可以信息分析方法晶格构造，量度成本比基于DFT的新方法低三个数量级。

同时，当前的GN-OA新方法的局限连续性也很明显。在新方法上，晶格构造比如说、构造追踪、线连续性并行化等路径能够必要性的发展，以格外有效信息分析方法格外复杂和未知的构造。该深入研究为信息涡轮的晶格构造信息分析方法新开了一条新的必需，而不必在构造追踪中都适用便宜的DFT量度。（文则：水生）

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