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基于笛卡尔原子团簇展开的机器学习金属间势能
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
机器学习原子间势场通过CACE模型在材料科学和化学中起到革命性作用。该模型具有准确性、稳定性和普适性，并在不同系统中进行了验证。
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关键要点
- 机器学习原子间势场通过CACE模型在材料科学和化学中起到革命性作用。
- CACE模型采用原子簇展开和等变信息传递与球谐函数作为基函数。
- 模型结合了各种化学元素的低维嵌入和原子间信息传递。
- CACE模型具有良好的准确性、稳定性和普适性。
- 该模型在不同系统中进行了验证，包括大量的水、小分子和25种元素的高熵合金。
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