书评

化学和物理结构信息的关键评估编辑：D.R.Lide Jr和M.A.Paul

为材料之间的相似性投票的委员会机器

开发了一种机器学习方法来测量材料之间的相似性，重点是特定的物理特性。获得的信息可用于发现材料的子群结构，理解潜在的机制，并支持材料物理性能的预测。

本文的目的是开发和应用一个模型，用于设计和评估X射线衍射实验，以测量多层系统中的相特定残余应力分布。

细菌铜胺氧化酶的晶体结构仅使用中子衍射数据在1.72º分辨率下测定。尽管由此获得的中子散射长度密度足以确定所有原子（包括H和D原子）的位置，但已证实，利用高分辨率X射线衍射数据进行联合精细化，可以提供更准确的结构特征，而仅从中子数据中精细化的结构中是看不到这些特征的。

一种评估电子动能密度的简单新方法，G公司(第页)，来自提出了多极拟合的电子密度。它允许定量和半定量测定G公司(第页)键临界值具有封闭外壳和共享交互作用的化合物点，分别是。

提出了一种仅利用成分和晶格参数计算未知原子排列的晶相参考强度比的方法。

提出了一种用于分析多层系统各层残余应力状态的评估概念。

分析了中子衍射测定并保存在蛋白质数据库中的晶体结构模型。总结了从这项数据挖掘工作中吸取的教训，并概述了改进中子模型沉积和验证的建议。

一本小说就地发展了相关成像X射线康普顿散射计算机层析技术，以揭示轻元素材料化学与其三维结构之间的基本关系。在这里，这项技术被应用于两种类型的电池，以绘制内部锂离子浓度。

利用无轨道密度泛函理论从实验电子密度重构出的静电势、交换势、Weizsacker势和Pauli势以及相关的部分电子密度，应用于氢草酸铵-草酸二水合物异质晶体的键合分析。

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