数据集概述
本数据集为论文《Evolutionary Machine Learning of Physics-Based Force Fields in High-Dimensional Parameter-Space》的支持信息，用于复现论文中的研究结果。数据以压缩包形式存储，包含与物理力场高维参数空间进化机器学习相关的实验支持内容，可辅助理解论文中的方法与结论。
文件详解
- 文件名称：ACT-Paper.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含复现论文结果所需的支持信息数据，具体内容需解压后查看，未提供文件内部字段的直接预览信息。
数据来源
论文《Evolutionary Machine Learning of Physics-Based Force Fields in High-Dimensional Parameter-Space》（待提交）
适用场景
- 物理力场参数优化研究：用于验证和复现高维参数空间中基于物理的力场进化机器学习方法的实验结果。
- 机器学习算法应用：分析进化机器学习在物理科学领域的应用效果与可行性。
- 学术研究复现：为相关领域研究者提供论文结果复现的支持数据，促进学术验证与延伸研究。
- 物理与机器学习交叉领域分析：探索物理模型与机器学习技术结合的研究方向与实践路径。
