Roses are red. I'm going to bed.

分类:材料科学与工程

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。

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文献阅读:一种基于机器学习设计抗氢脆高熵合金的思路

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。

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