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潮将产软图8基于主元分析和机器学习揭示了草酸分子晶体结构8参考文献1. Machinelearningunifiesthemodelingofmaterialsandmolecules.Sci.Adv.,2017,3,12,e1701816.2.QuantifyingChemicalStructureandMachine‐LearnedAtomicEnergiesinAmorphousandLiquidSilicon.Angew.Chem.Int.Ed.,2019,58,7057-7061.3.ComputationalSurfaceChemistryofTetrahedralAmorphousCarbonbyCombiningMachineLearningandDensityFunctionalTheory.Chem.Mater.,2018,30,21,7438-7445.4.Bridgingthegapbetweenatomisticandmacroscopicmodelsofhomogeneousnucleation.J.Chem.Phys.2017,146,034106.5.Abinitiothermodynamicsofliquidandsolidwater.Proc.Natl.Acad.Sci.U.S.A. 2019,116,1110−1115.6.Predictingthephasediagramoftitaniumdioxidewithrandomsearchandpatternrecognition.Phys.Chem.Chem.Phys.,2020,22,12697-12705.7.Determininginterfacestructuresinverticallyalignednanocompositefilms.APLMaterials2019,7,061105.8.MappingMaterialsandMolecules.Acc.Chem.Res.DOI:10.1021/acs.accounts.0c00403.本文由nanoCJ供稿。退迎而基于这些数据又进一步提取了经过几何优化的数据——基于氢核的量子力学本质实现对液态水结构的量子力学化。本内容为作者独立观点,购潮不代表材料人网立场。
潮将产软图51000个经典液态水构象和593个量子力学液态水结构的数据绘图5晶体结构对晶体多晶相的相稳定性进行研究和预测一直是计算材料科学的重要课题。因此,退迎这两图的结合可以为更深入理解分子晶体形成中的结构参数提供了新的模式和机会。
此外,购潮这一方法还将非晶硅的配位缺陷和稳定区域联系在一起,并追踪液态硅在玻璃化过程中的能量过渡状态(图2)。
然而为了对结构数据进行可视化,潮将产软研究人员需要对数据进行低维化,即将结构转化成点,使其能够在纸面或者屏幕上进行直观体现。据尝试,退迎目前可用的网址如下:退迎http://sci-hub.hk/http://sci-hub.tw/http://sci-hub.la/http://sci-hub.mn/http://sci-hub.ws/虽然Sci-Hub被称为学术圈中的海盗湾,但是恐怕很多人并不清楚海盗湾本尊是什么。
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