机器学习这两年大火，给计算模拟注入了新的活力！材料人APP内第四门机器学习课程来了！这次我们开设三元材料专题。欢迎感兴趣的同学、老师咨询。
2023.07.01-07.02
9：00-12：00；14：00-17：00
1.机器学习环境配置与使用（约1.5h）
1.1 机器学习的基本流程
1.2 机器学习库简介与示例
1.3 材料物性预测软件CGCNN的安装与运行
2.Python语言（约1.5h）
2.1 脚本示例
2.2数据处理示例
2.3作图示例
3.AGA晶体结构预测算法的实操入门（约2h）
3.1 AGA的安装
3.2 AGA接口程序的介绍
3.3 AGA手册及教程的使用
3.4 AGA输入文件的准备
3.5 AGA输出文件的读取和分析
4.ML+AGA新材料预测框架的实操入门（约2.5h）
4.1 训练集和测试集的制备
4.2 训练输入文件的生成
4.3 预测低能结构备选集
4.4 AGA定组分搜索确定基态
4.5 第一性原理计算建立凸包相图
5.预测三元La-Co-Pb体系（约2.5h，结合论文npj Computational Materials2022, 8(1):258.）
5.1 扩建雁数据库
5.2 采用CGCNN方法预测形成能与总能
5.3 利用VASP计算真实形成能与总能
5.4建立凸包相图确定热力学稳定相
5.5 实验合成验证
6. 预测新型三元磁性材料及磁性能（约2h）
6.1 新型Fe3CoB2的发现（结合论文PNAS 2022, 119(47): e2204485119.）
6.2 Fe-Co-N体系磁性能的预测 （结合论文Physical Review Materials 2022, 6(2): 024402.）
王老师，中科大博士，美国Ames国家实验室联合培养博士后，研究方向为计算物理学、机器学习与数据库开发、三元体系晶体结构预测、锂/钠离子电池电极材料设计、超导材料设计与调控。从事研究至今，在高水平期刊上共发表SCI论文22篇（包括npj Computational Materials, PNAS, JACS, PRB, Angewandte Chemie International Edition, Applied Physics Letters等）
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