密度泛函理論計算（DFT）利用DFT計算可以獲得體系的能量變化，改善感成從而用于計算材料從初態(tài)到末態(tài)所具有的能量的差值。Figure1.AnalysisofO-vacancydefectsonthereducedCo3O4nanosheets.(a)CoK-edgeXANESspectra,indicatingareducedelectronicstructureofreducedCo3O4.(b)PDFanalysisofpristineandreducedCo3O4nanosheets,suggestingalargevariationofinteratomicdistancesinthereducedCo3O4structure.(c)CoK-edgeEXAFSdataand(d)thecorrespondingk3-weightedFourier-transformeddataofpristineandreducedCo3O4nanosheets,demonstratingthatO-vacancieshaveledtoadefect-richstructureandloweredthelocalcoordinationnumbers.XRDXRD全稱是X射線衍射，民生即通過對材料進行X射線衍射來分析其衍射圖譜，民生以獲得材料的結(jié)構(gòu)和成分，是目前電池材料常用的結(jié)構(gòu)組分表征手段。Figure4(a–f)inoperandoUV-visspectradetectedduringthefirstdischargeofaLi–Sbattery(a)thebatteryunitwithasealedglasswindowforinoperandoUV-visset-up.(b)Photographsofsixdifferentcatholytesolutions;(c)thecollecteddischargevoltageswereusedfortheinsituUV-vismode;(d)thecorrespondingUV-visspectrafirst-orderderivativecurvesofdifferentstoichiometriccompounds;thecorrespondingUV-visspectrafirst-orderderivativecurvesof(e)rGO/Sand(f)GSH/SelectrodesatC/3,respectively.理論計算分析隨著能源材料的大力發(fā)展，色更計算材料科學如密度泛函理論計算，色更分子動力學模擬等領域的計算運用也得到了大幅度的提升，如今已經(jīng)成為原子尺度上材料計算模擬的重要基礎和核心技術，為新材料的研發(fā)提供扎實的理論分析基礎。

利用原位TEM等技術可以獲得材料形貌和結(jié)構(gòu)實時發(fā)生的變化，改善感成如微觀結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)化或者化學組分的改變。民生而機理研究則是考驗科研工作者們的學術能力基礎和科研經(jīng)費的充裕程度。

色更這項研究利用蒙特卡洛模擬計算解釋了Li2Mn2/3Nb1/3O2F材料在充放電過程中的變化及其對材料結(jié)構(gòu)和化學環(huán)境的影響。

小編根據(jù)常見的材料表征分析分為四個大類，改善感成材料結(jié)構(gòu)組分表征，材料形貌表征，材料物理化學表征和理論計算分析。深度學習是機器學習中神經(jīng)網(wǎng)絡算法的擴展，民生它是機器學習的第二個階段--深層學習，深度學習中的多層感知機可以彌補淺層學習的不足。

然后，色更采用梯度提升決策樹算法，建立了8個預測模型（圖3-1），其中之一為二分類模型，用于預測該材料是金屬還是絕緣體。然后，改善感成為了定量的分析壓電滯回線的凹陷特征，構(gòu)建圖3-8所示的凸結(jié)構(gòu)曲線。

圖3-5?隨機森林算法流程圖圖3-6超導材料的Tc散點圖3.2輔助材料測試的表征近年來，民生由于原位探針的出現(xiàn)，民生使研究人員研究鐵電疇結(jié)構(gòu)在外部刺激下的翻轉(zhuǎn)機制成為可能。并利用交叉驗證的方法，色更解釋了分類模型的準確性，精確度為92±0.01%（圖3-9）。