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Discovering the building blocks of atomic systems using machine learning:application to grain boundaries

npj Computational Materials 2017年第1期3卷 212-218页

作者： Conrad W.Rosenbrock Eric R.Homer gabor csanyi Gus L.W.Hart Department of Physics and Astronomy Brigham Young UniversityProvoUT 84602USA Department of Mechanical Engineering Brigham Young UniversityProvoUT 84602USA Engineering Laboratory University of CambridgeTrumpington StreetCambridge CB21PZUK

Machine learning has proven to be a valuable tool to approximate functions in high-dimensional ***,analysis of these models to extract the relevant physics is never as easy as applying machine learning to a large data set in the first *** we present a description of atomic systems that generates machine learning representations with a direct path to physical *** an example,we demonstrate its usefulness as a universal descriptor of grain boundary *** boundaries in crystalline materials are a quintessential example of a complex,high-dimensional system with broad impact on many physical properties including strength,ductility,corrosion resistance,crack resistance,and *** addition to modeling such properties,the method also provides insight into the physical“building blocks”that influence *** opens the way to discover the underlying physics behind behaviors by understanding which building blocks map to particular *** the structures are understood,they can then be optimized for desirable behaviors.

关键词： grain resistance corrosion

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