材料学习算法_MALA_可扩展机器学习电子结构计算数据集

数据集概述

本数据集围绕材料学习算法（MALA）展开，包含其可扩展机器学习框架的相关内容，用于加速大规模原子模拟中的密度泛函理论（DFT）计算，可预测电子结构关键可观测量，适用于复杂材料系统建模。

文件详解

• 文件名称: mala-develop.zip
• 文件格式: ZIP压缩包（.zip）
• 文件内容: 包含MALA可扩展机器学习框架的相关文件，框架用于加速大规模原子模拟中的电子结构计算，可预测局域态密度、电子密度等关键电子可观测量，具体文件结构需解压后查看。

适用场景

• 材料科学研究: 用于复杂材料系统的电子结构建模，突破传统DFT计算规模限制
• 机器学习应用: 研究可扩展机器学习算法在加速原子模拟计算中的性能与优化方向
• 计算物理分析: 探索电子结构可观测量的预测方法，支持大规模原子模拟研究
• 材料设计开发: 辅助新型材料的设计与性能预测，提升材料研发效率