Machine learning of phase diagrams

相图 相(物质) 计算机科学 图表 能量(信号处理) 电流(流体) 震级(天文学) 算法 统计物理学 人工智能 数学 统计 物理 热力学 数据库 量子力学 天文
作者
J. Lund,H. Wang,Richard D. Braatz,R. Edwin Garcı́a
出处
期刊:Materials advances [Royal Society of Chemistry]
卷期号:3 (23): 8485-8497 被引量:7
标识
DOI:10.1039/d2ma00524g
摘要

A ML strategy is presented to infer the free energy state functions by using phase diagram images as input, resulting in optimized properties 3–5 orders of magnitude faster and dramatically increased accuracy as compared to current approaches.
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