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在MP数据库中，电力Mn-Sn之间没有稳定的金属间化合物，而实验上有一系列的稳定金属间化合物，例如Mn3Sn,Mn3Sn2和MnSn2。本文研究两种机器学习策略，交易迁移学习（图一a）和多精度机器学习（图一b），对于校正DFT(PBE)形成焓预测的效果。

中心更多关于DFT偏离实验值的趋势的讨论请参考原文。与MP数据库提供的形成焓预测值相比（基于PBE泛函的线性修正），每日本文中的最优模型可降低大约40%误差。信息（0.06eV/atomvs.0.10eV/atom）。

对于多精度机器学习，山西市场作者首先建立实验与DFT计算之间的差值数据集，用差值来训练机器学习模型。在这项工作中，电力作者以材料形成焓为例，研究迁移学习（transferlearning）和多精度机器学习（multifidelitylearning）对于校正材料形成焓预测的效果。

如图四所示，交易作者发现，交易材料中S,O,N含量越高，DFT倾向于低估（morenegative，morestable）材料的形成焓，而材料中Sn,Mn,P,I,Te,Ba,Al的含量越高，DFT倾向于高估材料的形成焓。

如图三b左上角所示，中心作者发现有约800个材料在MP提供的energyabovehull下不稳定，而在机器学习校正的形成焓导出的energyabovehull下稳定。蓄力向上，每日载誉前行用欧若德门窗创始人袁左浩先生的话来说，中国十大门窗品牌对于欧若德而言，只是成为标杆的一个开始。

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