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蒂切特，G.H。;A.R.纳塔拉扬。;范德文，A。;加里基帕蒂，K。

机器学习材料物理：可积深层神经网络通过学习自由能函数实现尺度桥接。 （英语） Zbl 1441.82021号

计算。方法应用。机械。工程师。 353, 201-216 (2019).
概述：系统的自由能是许多材料模型的核心。虽然自由能数据通常不能直接找到，但可以观察或计算其导数。在这项工作中，我们提出了一种可积分深度神经网络（IDNN），它可以被训练为从原子尺度模型和统计力学中获得的导数数据，然后进行分析集成，以恢复自由能的精确表示。通过训练B2有序二元合金的化学势数据，证明了IDNN。自由能的DNN表示用于介观相场模拟，并用于预测材料中反相边界的适当形成。相比之下，相同数据的B样条表示无法以足够的保真度来解决反相边界，从而解决系统的物理问题。由于细尺度物理包含着通过粗粒度描述中的自由能产生的复杂性，IDNN代表了材料系统中尺度桥接的框架。

引用于18文件

MSC公司：

82立方32 神经网络在含时统计力学问题中的应用
62M45型 神经网络及从随机过程推断的相关方法
65问题20 函数方程的数值方法

关键词：

深度神经网络;化学势;相位场;多尺度物理学

软件：

AlexNet公司;佩蒂加;ImageNet公司;PETSc公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.H.Teichert}等人，计算。方法应用。机械。工程353、201——216（2019年；兹bl 1441.82021）
全文： 内政部 arXiv公司

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