MATLAB源代码实现TiO2随机搜索与模式识别预测

资源摘要信息:"本资源为补充材料，提供了用于通过随机搜索（Random Search Search, RSS）和模式识别预测二氧化钛（TiO2）相图的DFT（密度泛函理论）的Matlab源代码。资源中包括了在不同压力条件下通过DFT计算获得的TiO2结构，以及相关的LAMMPS输入文件和Python笔记本，用于执行自由能计算、生成描述符、执行降维和聚类分析。 在材料科学和凝聚态物理领域，密度泛函理论（DFT）是一种常用的量子力学方法，用于计算固体材料的电子结构。LDA（局域密度近似）、PBE（Perdew-Burke-Ernzerhof）和PBEsol（PBE选择）是DFT中常见的交换-相关泛函，用于模拟材料的电子状态。 CASTEP是一个基于DFT的材料建模软件包，它能够进行精确的材料属性预测。TiO2是二氧化钛的化学式，它是一种广泛应用的材料，如光催化剂、电池电极等。通过随机搜索和模式识别的算法预测TiO2的相图，可以揭示其在不同压力和温度下的稳定相，为材料的合成和应用提供理论指导。 文件中的“TiO2结构”指的是在随机搜索过程中发现的不同TiO2结构，这些结构已经通过DFT计算达到平衡状态（0GPa）。已知的TiO2相具有标准名称，而从RSS方法获得的新颖阶段遵循一定的命名规则，例如newphase-PRESSURE-letter-SPACEGROUP。 TiO2-free-ergyes.tar.gz是一个包含必要LAMMPS输入文件的压缩包，LAMMPS是一个分子动力学模拟软件，广泛用于材料科学领域。通过LAMMPS进行自由能计算，可以进一步分析和预测材料的热力学性质。 Python笔记本通常用于数据处理和分析，在本资源中，它被用于生成描述符、执行降维和聚类。这可能涉及到数据清洗、特征提取、主成分分析（PCA）、k均值聚类等数据处理技术，这些技术在数据分析和机器学习中非常常用。 文档中提到的README.txt文件通常包含了项目或数据集的详细信息，包括文件结构说明、使用方法、数据来源和任何其他相关说明。通过阅读该文件，用户可以更好地理解如何使用本资源提供的数据和代码。 最后，资源中提到的arXiv网址可能指向了将该研究或项目发表在arXiv预印本服务器上的位置。arXiv是一个开放获取的电子预印本文献库，供物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融学和统计学等领域的研究者共享研究成果。" 请注意，上述信息是基于给定文件标题、描述、标签和压缩包子文件的文件名称列表推测出的知识点，实际的资源内容可能有所不同，需要查看资源本身以获得准确信息。