研究背景
图文摘要
研究方法
利用原子间势（IP）进行分子动力学模拟，生成大量的“合成材料”数据。 从这些数据中提取规范性质（可从第一性原理计算得到的材料基本微观性质）和目标量（想要预测的材料宏观性质），并建立回归模型。
利用密度泛函理论（DFT）计算得到的晶界能量数据来验证回归模型的准确性。
可以通过回归模型有效地预测晶界能量。
一些规范性质，如空位形成能、空位迁移能和弹性常数C44，与晶界能量有很强的相关性。
利用原子间势数据建立的回归模型与DFT数据一致，说明原子间势和DFT属于同一统计池，可以用来预测DFT结果。
图2. 规范性质之间Pearson相关系数的热图，条形图显示了𝐸₀晶界能量比例因子与规范性质之间的相关系数。
研究意义
该研究提供了一种利用微观性质预测宏观性质的新方法。
可以通过训练原子间势，使其能够预测更复杂的材料性质。
有助于加速新材料的发现和设计。
图3. 回归模型预测值与实际晶界能量比例因子的对比图，使用嵌套k折交叉验证 (CV) 进行支持向量回归(SVR)超参数选择和均方根误差(RMSE)估计的模型预测结果：(a) 使用所有规范性质的模型，和 (b) 使用线性回归的三因子 (uSFE, rVFPE, VME) 模型。图例中给出了作为物质种类函数的均方根误差 (RMSE)。误差棒表示每种物质的预测不确定度估计值 (1.96 x RMSE)。
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