Ewald Summation 的矩阵优化
为了快速地计算某
Ewald sum,现推导一种基于矩阵的计算策略,一种很新的算法。在时间复杂度方面本策略没有什么提升,还是 。但是,比起传统方法,本策略的 FLOPs 大幅降低,并且支持 cuda 加速。
Roses are red. I'm going to bed.
为了快速地计算某
Ewald sum,现推导一种基于矩阵的计算策略,一种很新的算法。在时间复杂度方面本策略没有什么提升,还是 。但是,比起传统方法,本策略的 FLOPs 大幅降低,并且支持 cuda 加速。
本文设计出的高熵合金应用场景明确,低
H 扩散系数意味着可以抵御 “氢脆”,因此低 H 扩散系数的高熵合金或可用于氢气的运输和存储等方面。 本文中用于 ML 训练的数据由 DFT 计算得到,而且 ML 方法仅是整个建模过程中的一环,前后都有其他处理。 或许,这就是计算材料人对 ML 的看法吧。 我个人还是倾向于把 ML 作为建模的终点的,它不应该有任何的后级。 因为 ML 的不可解释性会导致其对后续处理的影响无法讨论。