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运站控制参图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、换流辅助多维材料表征、换流获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。
Ceder教授指出，数清可以借鉴遗传科学的方法，数清就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。然而，电网单印实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。此外，运站控制参Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
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