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接下原子模拟为理解结构相变的物理机制提供了有效手段。二、南防【成果掠影】来自美国加州大学圣地亚哥分校ShyuePingOng（王学彬）教授团队报告了基于具有三体相互作用的图形神经网络（M3GNet）的材料通用IAP。
（d）数据集中所有原子的元素计数，接下涵盖周期表中的89种元素。五、南防【成果启示】在这项工作中，作者通过将传统IAP的许多身体特征与灵活的图材料表示相结合，开发了基于图的深度学习IAP的形式。接下（c）径向分布函数g（r）（深蓝色线）和原子对距离分布密度（浅蓝色直方图）。
这些结果表明，南防机器学习加速了发现具有特殊性质的可合成材料的途径。接下（b）M3GNet预测的能量（Ê）与使用M3GNet和DFT放松的初始结构的基态能量（Egs）之间的差异。
大多数材料计算研究的第一步是获得平衡结构，南防这涉及在所有独立晶格和原子自由度上导航势能面（PES）以寻求最小值。
在凸壳上方能量最低的前2000种材料中，接下1578种材料通过密度泛函理论计算被证实是稳定的。账户切换屏幕右上角始终显示活动的个人资料，南防让切换账户变得更加容易。
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