【摘 要】
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近年来，材料科学研究中密度泛函理论（DFT）计算与机器学习相结合的方法呈现爆炸式增长的趋势。本文综述了DFT及其高通量方法产生的大量计算数据与机器学习相结合的原理和意义，从DFT计算的基本原理出发，重点介绍了机器学习方法的流程、常用的算法及其在催化材料预测热门研究方向中的应用，最后剖析了这个新兴领域目前存在的研究问题、挑战以及未来的发展前景。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（22168036）； 中央引导地方项目（XZ202201YD0020C）； 西藏大学研究生高水平项目（2020-GSP-S040,2020-GSP-S039）资助；
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近年来，材料科学研究中密度泛函理论（DFT）计算与机器学习相结合的方法呈现爆炸式增长的趋势。本文综述了DFT及其高通量方法产生的大量计算数据与机器学习相结合的原理和意义，从DFT计算的基本原理出发，重点介绍了机器学习方法的流程、常用的算法及其在催化材料预测热门研究方向中的应用，最后剖析了这个新兴领域目前存在的研究问题、挑战以及未来的发展前景。
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