机器学习加速金属氧化物热化学预测

Nickolas A Joyner1, Sarah Sprouse1, Haizley Herndon1

  • 1Department of Chemistry and Biochemistry, The University of Alabama, Shelby Hall, Tuscaloosa, Alabama 35487-0336, United States.

概括

机器学习模型准确地预测金属氧化物能量,使大量凝聚力的能量能够更快地计算. 该框架使用规范集群能量 (NCE) 以降低计算成本实现DFT级准确性.