Holographic matrix method for rapid material structural feature extraction and detection

全息术 稳健性(进化) 基质(化学分析) 可扩展性 张量(固有定义) 计算机科学 特征提取 算法 大数据 材料科学 数据挖掘 人工智能 模式识别(心理学) 光学 物理 数学 复合材料 化学 生物化学 数据库 纯数学 基因
作者
Minghao Li,Wenfu Wang,Tinghong Gao,C. Wang,Qidan Wang,Ji Yu An,Yuzhen Tian
出处
期刊:Modern Physics Letters B [World Scientific]
卷期号:38 (25)
标识
DOI:10.1142/s0217984924502105
摘要

The extraction of the structural features of materials is fundamental for investigating novel properties in fields such as electronic information and biochemistry. However, existing experimental methods have limitations in analyzing material structures with sufficient depth. Therefore, rapid and accurate extraction and analysis of structural features from atomic coordinates obtained through simulation calculations are crucial for advancing the exploration of new material properties. Herein, we propose an approach for extracting the structural features of materials by combining the holographic matrix method with Bayesian optimization and tensor flow operations. The proposed algorithm efficiently classifies and statistically analyzes cluster structures within materials. Experimental validation conducted on a system comprising 8000 atoms demonstrated a correct recognition rate exceeding 99.213%. Moreover, the algorithm achieved an average recognition time of approximately [Formula: see text][Formula: see text]s. The proposed analytical framework exhibits scalability and robustness, establishing an algorithmic foundation for future advancements in big data analytics for complex materials.

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