机器学习辅助正则抽样数据集

数据集概述

该数据集为机器学习辅助正则抽样（MLACS）方法的相关资源，包含用于加速材料性质计算的Python包，可集成密度泛函理论代码、机器学习原子间势及分子动力学软件包，在保持近密度泛函理论精度的同时降低计算成本。

文件详解

• 文件名称: mlacs-main.zip
• 文件格式: ZIP压缩包
• 内容说明: 压缩包内为MLACS方法的Python包资源，包含实现机器学习辅助正则抽样方法的代码文件，可用于材料性质计算相关模拟任务

适用场景

• 计算物理研究: 用于加速材料性质的从头算模拟，降低计算成本
• 材料科学模拟: 支持正则系综抽样、自由能计算、过渡路径抽样及几何优化等场景
• 机器学习与计算科学交叉研究: 探索机器学习原子间势在计算模拟中的应用价值
• 计算方法优化: 研究机器学习辅助方法在保持计算精度与提升效率方面的平衡策略