机器学习势能：铁电材料研究的“新引擎”
在当今数字化时代，数据存储和处理的需求呈指数级增长，这对传统的计算架构提出了巨大挑战。铁电材料以其独特的外场可控自发极化特性，成为非易失性存储材料的有力竞争者。然而，实验观测的局限性使得材料模拟计算变得尤为重要。本文将介绍机器学习势能方法在铁电材料研究中的应用
在当今数字化时代，数据存储和处理的需求呈指数级增长，这对传统的计算架构提出了巨大挑战。铁电材料以其独特的外场可控自发极化特性，成为非易失性存储材料的有力竞争者。然而，实验观测的局限性使得材料模拟计算变得尤为重要。本文将介绍机器学习势能方法在铁电材料研究中的应用