【摘 要】
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正尖晶石氧化物AB2O4结构,可通过对A和B位点分别置换73种元素产生5329种原子构型.利用高通量第一性原理方法计算了这5329种正立方尖晶石氧化物结构的形成能和晶格常数,并提出了“中心-环境”(center-environment,CE)特征模型,构建同时包含局部成分和结构信息的特征作为机器学习(machine learning,ML)方法的输入变量.结合第一性原理计算数据,使用随机森林算法开发了机器学习模型,准确有效地预测了尖晶石氧化物结构的形成能和晶格常数.通过比较机器学习预测的假想结构与实验结构
【机 构】
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上海大学理学院,上海200444;上海大学材料基因组工程研究院,上海200444;上海大学理学院,上海200444;上海大学材料基因组工程研究院,上海200444
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正尖晶石氧化物AB2O4结构,可通过对A和B位点分别置换73种元素产生5329种原子构型.利用高通量第一性原理方法计算了这5329种正立方尖晶石氧化物结构的形成能和晶格常数,并提出了“中心-环境”(center-environment,CE)特征模型,构建同时包含局部成分和结构信息的特征作为机器学习(machine learning,ML)方法的输入变量.结合第一性原理计算数据,使用随机森林算法开发了机器学习模型,准确有效地预测了尖晶石氧化物结构的形成能和晶格常数.通过比较机器学习预测的假想结构与实验结构的形成能,预测出了361种更稳定的新尖晶石氧化物结构.讨论了与尖晶石氧化物稳定性相关的“好”与“坏”的构成元素,有助于指导实验合成新的、稳定的尖晶石氧化物.
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