大众锐评|地摊底色：唯有“烟火气”，最抚凡人心！

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三、锐评【核心创新点】结合了高效的动态主动学习方法和机器学习，提出了一种生成具有超越DFT精度的MLFF的方法。使用机器学习力场，火气可以常规地预测有限温度材料的性能，DFT精度仅为使用标准DFT计算所需的计算成本的一小部分。

最抚所以开发不依赖于DFT的MLFF是非常有必要的。研究表明，凡人由于这些差异的相对平滑性，显著降低了计算成本，并允许生成完全能够重现超越DFT的高级量子力学计算的MLFF。具体地，大众地摊底色在基于DFT的分子动力学模拟过程中，通过另一个基于RPA和DFT计算的能量、力和应力张量之间的差异进行训练的MLFF来校动态学习中训练的MLF。

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最抚（b,e）四方晶系和单斜晶系之间的自由能差△Gt-m与温度的函数关系。

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