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根据Tc是高于还是低于10K,特巡将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。此外,员弯Butler等人在综述[1]中提到,量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误,那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
因此,下身复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型,化助车主抬来研究超导体的临界温度。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍,身l水手详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
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图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来,特巡由于原位探针的出现,特巡使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。材料方面,员弯中国科学院称霸榜单首位,位列世界第一,另外中国科学院大学和清华大学也跻身世界前十,分别位列第5位和第7位。
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