江蘇更多關(guān)于DFT偏離實(shí)驗(yàn)值的趨勢(shì)的討論請(qǐng)參考原文。與MP數(shù)據(jù)庫(kù)提供的形成焓預(yù)測(cè)值相比（基于PBE泛函的線性修正），歷史本文中的最優(yōu)模型可降低大約40%誤差。受教（0.06eV/atomvs.0.10eV/atom）。

對(duì)于多精度機(jī)器學(xué)習(xí)，打卡黨大變作者首先建立實(shí)驗(yàn)與DFT計(jì)算之間的差值數(shù)據(jù)集，用差值來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在這項(xiàng)工作中，中國(guó)展感展偉作者以材料形成焓為例，研究遷移學(xué)習(xí)（transferlearning）和多精度機(jī)器學(xué)習(xí)（multifidelitylearning）對(duì)于校正材料形成焓預(yù)測(cè)的效果。

如圖四所示，共產(chǎn)作者發(fā)現(xiàn)，共產(chǎn)材料中S,O,N含量越高，DFT傾向于低估（morenegative，morestable）材料的形成焓，而材料中Sn,Mn,P,I,Te,Ba,Al的含量越高，DFT傾向于高估材料的形成焓。

如圖三b左上角所示，江蘇作者發(fā)現(xiàn)有約800個(gè)材料在MP提供的energyabovehull下不穩(wěn)定，而在機(jī)器學(xué)習(xí)校正的形成焓導(dǎo)出的energyabovehull下穩(wěn)定。蓄力向上，歷史載譽(yù)前行用歐若德門(mén)窗創(chuàng)始人袁左浩先生的話來(lái)說(shuō)，中國(guó)十大門(mén)窗品牌對(duì)于歐若德而言，只是成為標(biāo)桿的一個(gè)開(kāi)始。

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