高通量多尺度材料计算和机器学习
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作者杨小渝著
出版社科学出版社
ISBN9787030762825
出版时间2023-08
装帧精装
开本其他
定价198元
货号4531527
上书时间2024-09-27
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目录
本书基于计算、数据、AI和实验“四位一体”的新材料集成式智能化研发理念, 提出了基于材料基因编码的新材料智能设计范式, 从企业级新材料研发和面向科研的材料计算视角, 重点围绕高通量材料集成计算、多尺度材料计算模拟、材料数据库、材料数据机器学习、新材料研发制造软件等介绍了新材料数字化智能化研发和设计基本概念、方法、技术和应用。本书同时也介绍了国产的高通量多尺度集成式材料智能化设计工业软件MatCloud+, 并通过一些精选案例介绍了材料计算、数据和新一代人工智能等数字化研发方法技术在新能源、金属/合金、石油化工、新型功能材料等重点材料行业或领域的应用。
内容摘要
传统材料研发模式主要基于实验“试错法”，其研发周期长、效率低，人工智能驱动的科研范式变革和新材料数字化研发模式能有效地降低研发成本，缩短研发周期。《高通量多尺度材料计算和机器学习》基于计算、数据、AI和实验“四位一体”的新材料集成式智能化研发理念，提出了基于材料基因编码的新材料智能设计范式，从企业级新材料研发和面向科研的材料计算视角，重点围绕高通量材料集成计算、多尺度材料计算模拟、材料数据库、材料数据机器学习、新材料研发制造软件等介绍了新材料数字化智能化研发和设计基本概念、方法、技术和应用。《高通量多尺度材料计算和机器学习》同时也介绍了国产的高通量多尺度集成式材料智能化设计工业软件MatCloud+，并通过一些精选案例介绍了材料计算、数据和新一代人工智能等数字化研发方法技术在新能源、金属/合金、石油化工、复合材料、新型功能材料等重点材料行业或领域的应用。
本书内容源自原始文献和作者在本领域多年的积累，重点阐述基本概念、基本理念、方法和应用实践，适合于计算材料、计算物理、计算化学等领域和方向的研究人员、学生或教师参考，也适合于涉及新材料研发的企业、制造业和政策层面参考。
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