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高通量计算与机器学习融合的综合计算化学实验设计及应用
目录
高通量计算与机器学习融合的综合计算化学实验设计及应用（1）．．4
一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1高通量计算发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2机器学习在化学领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3综合计算化学实验设计的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
二、高通量计算技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
高通量计算原理及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
1.1计算原理简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.2高通量计算的优势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
1.3适用范围及限制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
高通量计算技术流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.2模型构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.3结果分析与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
三、机器学习技术及其应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
机器学习基本原理及方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
1.1监督学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
1.2无监督学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
1.3深度学习及神经网络模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
机器学习在化学领域的应用实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.1分子识别与预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.2化学反应预测与模拟．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.3材料性能优化与设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
四、高通量计算与机器学习融合的综合计算化学实验设计．．．．．．．．33
实验设计思路及流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
1.1实验目标与任务确定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
1.2数据集准备与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
1.3模型构建与训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
1.4实验结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
实验内容与步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2.1分子性质计算与预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2.2化学反应模拟与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
2.3材料性能预测与设计实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
高通量计算与机器学习融合的综合计算化学实验设计及应用（2）．45
一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
1.1综合计算化学实验背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
1.2高通量计算与机器学习在化学研究中的应用概述．．．．．．．．．．．．47
二、高通量计算技术．．．．．．．．．．．．．
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