材料信息學方法 工具和應用 9787118132496 奧曆山大.伊薩耶夫 亞歷山大.特羅普沙 斯特凡諾.庫塔羅洛

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書名：材料信息學方法 工具和應用
ISBN：9787118132496
出版社：國防工業
著編譯者：奧曆山大.伊薩耶夫 亞歷山大.特羅普沙 斯特凡諾.庫塔羅洛
頁數：267
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1702868
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【台灣高等教育出版社簡體書】 材料信息學方法 工具和應用 787118132496 奧曆山大.伊薩耶夫 亞歷山大.特羅普沙 斯特凡諾.庫塔羅洛

內容簡介

本書是涵蓋材料信息學領域前沿技術和方法的經典著作。書中詳細介紹了晶體學開放資料庫（COD）、無機晶體結構資料庫（ICSD）、Pauling文件資料庫的構建過程，以及拓撲描述符、機器學習、自動化計算材料屬性等關鍵技術。本書每章都提供了豐富的實例和應用案例，對材料信息學領域的研究和應用具有重要參考價值，為材料科學、計算機科學、化學等相關領域的科研人員、工程師和研究生等提供了有益的借鑒。

目錄

第1章 晶體學開放資料庫的發展歷程
1 1 引言
1 2 開源科學資料庫
1 3 晶體學開放資料庫的建立
1 3 1 範圍和內容
1 3 2 數據來源
1 3 3 數據維護
1 4 晶體學開放資料庫的使用
1 4 1 數據搜索與檢索
1 4 2 數據交存
1 5 晶體學開放資料庫的應用
1 5 1 材料鑒定
1 5 2 礦業
1 5 3 化學信息的提取
1 5 4 性能搜索
1 5 5 晶體結構的幾何統計分析
1 5 6 高通量計算
1 5 7 在大學教育及其他拓展活動中的應用
1 6 展望
1 6 1 歷史結構
1 6 2 晶體學開放資料庫中的理論數據
1 6 3 結論
致謝
參考文獻
第2章 無機晶體結構資料庫
2 1 引言
2 2 無機晶體結構資料庫的內容
2 3 介面
2 4 無機晶體結構資料庫的應用
2 4 1 鐵電性能的預測
2 4 2 結構類型概念的使用
2 4 3 基於無機晶體結構資料庫的機器學習訓練案例
2 4 4 高通量計算方法
2 5 展望
參考文獻
第3章 Pauling File無機材料資料庫整體框架
3 1 引言
3 2 Pauling File無機材料資料庫中的晶體結構
3 2 1 數據選擇
3 2 2 晶體結構條目類別
3 2 3 資料庫欄位
3 2 4 結構原型
3 2 5 標準化的晶體學數據
3 2 6 原子坐標的分配
3 2 7 原子環境類型
3 2 8 晶胞參數圖
3 3 Pauling File無機材料資料庫中的相圖
3 4 Pauling File無機材料資料庫中的物理性質
3 4 1 數據選擇
3 4 2 資料庫欄位
3 4 3 Pauling File無機材料資料庫中的物理性質
3 5 數據質量
3 6 相表
3 6 1 化學式和相名
3 6 2 相的分類
3 7 巨型資料庫
3 8 應用
3 8 1 含有Pauling File資料庫數據的產品
3 8 2 基於Pauling File資料庫的整體性概述
3 8 3 化學元素排序規則
3 9 經驗教訓
3 10 結論
參考文獻
第4章 從拓撲描述符到專家系統
4 1 引言
4 2 開發知識資料庫的拓撲工具
4 2 1 為什麼重視拓撲結構
4 2 2 拓撲描述符與其他晶體結構描述符的比較
4 2 3 拓撲資料庫與晶體學資料庫的比較
4 2 4 晶體學數據中拓撲知識的提取
4 2 5 通用數據的存儲
4 3 拓撲方法在晶體化學和材料學中的應用
4 3 1 網絡拓撲結構的預測
4 3 2 性能的預測
4 4 結論
參考文獻
第5章 以AiiDA材料信息學平台和Pauling File無機材料資料庫為參考的高通量計算研究
5 1 引言
5 1 1 三大重要進展
5 1 2 較少的無機材料實驗研究
5 2 自然定義的局限
5 3 第一、第二和第三科學範式
5 4 第四科學範式和第五科學範式實現的先決條件
5 4 1 原型分類的引入
5 4 2 相表概念的引入
5 4 3 以單相無機材料實驗數據為參考的無機材料資料庫
5 5 第五科學範式的核心思想
5 6 「無機材料-控制因素相關性圖」揭示的約束條件
5 6 1 化合物形成圖
5 6 2 AB型無機材料的原子環境類型穩定性圖
5 6 3 材料科學的12條原則對自然定義基石的支持
5 7 量子模擬策略
5 8 基於AiiDA材料信息學平台的高通量計算工作流
5 8 1 AiiDA材料信息學平台
5 8 2 標準固體腰勢庫
5 8 3 工作流
5 8 4 工作函數
5 8 5 工作鏈
5 8 6 工作流的應用
5 9 結論
致謝
參考文獻
第6章 利用機器學習對材料量子特性建模
6 1 引言
6 2 內核嶺回歸
6 3 模型評估
6 3 1 學習曲線
6 3 2 效率提升
6 4 表示方法
6 5 近期發展
參考文獻
第7章 材料特性的自動化計算
7 1 引言
7 2 自動化計算材料設計框架
7 2 1 用於新材料發現的資料庫的生成和使用
7 2 2 自動化數據生成的標準化協議
7 3 材料性能的綜合計算
7 3 1 自主對稱性
7 3 2 彈性常數
7 3 3 准諧波Debye-Grineisen模型
7 3 4 諧波聲子
7 3 5 准諧聲子
7 3 6 非諧聲子
7 4 在線資料庫
7 4 1 計算材料數據門戶網站
7 4 2 可編程訪問的計算材料性能資料庫
7 5 應用
7 5 1 無序材料
7 5 2 超級合金
7 5 3 熱電材料
7 5 4 磁性材料
7 6 結論
致謝
參考文獻
第8章 認知化學—機器學習與化學結合加速發現新材料
8 1 引言
8 2 機器學習算法的分子描述
8 3 利用機器學習建立快速、準確的模型
8 3 1 平方指數核
8 3 2 二次有理核
8 4 化學庫搜索
8 5 結論
參考文獻
第9章 用於全局優化和分子動力學模擬的機器學習原子間勢
9 1 引言
9 2 用於全局優化的機器學習勢
9 2 1 晶格求和法
9 2 2 特徵向量
9 2 3 特徵向量分析
9 2 4 原子間勢的機器學習實例
9
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