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随着基于线性机器学习的势函数，中和可达到接近量子力学级别的精确度，材料模拟有望更加接近真实结果——特别是对于描述非晶固体来说。过程(c)经1011K/s快淬所得更有序结构的原子能量直方图。经济技术【小结】文章呈现了基于机器学习技术如何从定量化学的视角给出非晶硅原子尺度的结构信息。

(b)随体系中的短程序逐渐增加，强调使用既定序参量定量化，处于理想四面体环境时序参量值为1。为王(b)经1014K/s快淬所得结构的原子能量直方图。

此前的研究中，丁仲大转机器学习预测的原子能量被用作理解分子和晶体结构的稳定性和化学本质、丁仲大转加速结构优化，有关非晶态和液态物质的原子级稳定性及性质的相关信息更加缺乏，因此作者将这一分析方法迁移过来。

(a)样品的局部结构示意图，礼院红色代表具有悬挂键缺陷的高能原子，礼院白色代表发生形变的四面体环境的原子，能量居中，蓝色代表处于更规整、低形变度的四面体环境的原子，能量最低。结语：士碳社你更喜欢美短猫还是英短猫？欢迎在评论区留言、晒图~。

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