利用DFT和机器学习预测钙钛矿光伏材料特性

资源摘要信息:"DFT的matlab源代码-Machine-Learning-Perovskite-Properties-for-Photovoltaics:" 知识点: 1. MATLAB源代码: 该软件使用了MATLAB语言编写，MATLAB是一种高级编程语言，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域，尤其在科学研究和教学中具有重要地位。MATLAB提供了一个集成的环境，支持从算法开发到函数绘图、数据分析、矩阵运算等多种功能。 2. DFT计算: 密度泛函理论（Density Functional Theory, DFT）是一种量子力学方法，用于计算电子结构。DFT通过将多体问题简化为电子密度的单粒子问题，大大降低了计算复杂性，已成为材料科学、凝聚态物理等领域研究中的重要工具。DFT的matlab源代码可以用来模拟和计算材料的电子结构，为理解和预测材料性质提供理论基础。 3. Kernel Ridge回归: Kernel Ridge回归是一种机器学习算法，用于解决回归问题。它通过在特征空间中引入核技巧（Kernel trick），将输入数据映射到高维空间，然后在该空间中应用岭回归。该算法适用于非线性问题，能够处理数据的高维特征和非线性关系，是机器学习领域中常用的模型。 4. VNL-ATK 2017: VNL-ATK是一个商用软件，用于材料模拟和量子输运计算，由Quantumwise公司开发。ATK（Atomic Simulation Environment）是一个用于材料和分子模拟的工具包，提供了一系列计算方法和可视化工具，用于从第一性原理计算到分子动力学模拟。 5. 钙钛矿材料: 钙钛矿是一种具有ABX3结构的材料，其中A和B是正离子，X是负离子。在光伏领域，有机无机杂化钙钛矿材料因其独特的光电性质而受到关注，成为新一代光伏技术研究的热点。 6. 带隙和地层能: 带隙是指半导体或绝缘体中价带和导带之间的能量差，是影响材料光电性质的重要参数。地层能通常指材料中电子从价带顶到费米能级的能量差。这两个参数对于设计和预测太阳能电池、LED等光电子器件的性能至关重要。 7. 特性密度分布函数（PDDF）: 特性密度分布函数用于编码原子性质，通过描述材料中原子周围环境的密度分布，来表征局部原子环境。这对于理解和预测材料性能具有重要意义。 8. 机器学习算法训练: 该软件通过训练机器学习算法，使用从VNL-ATK 2017得到的300多项DFT计算数据，来建立钙钛矿材料性能的预测模型。这涉及到数据预处理、特征选择、模型训练、交叉验证等机器学习流程。 9. 研究人员使用: 该软件为研究人员提供了一个工具集，使其能从头开始构建和分析钙钛矿材料的结构，预测材料的关键性能参数。这对于材料科学和光伏领域的研究工作提供了便利，促进了新材料的发现和性能优化。 10. 系统开源: "系统开源"意味着该软件的源代码是开放的，用户可以在遵守相应的开源协议的前提下自由使用、修改和分发软件。这对于促进学术交流、共同进步具有积极作用。同时，开源软件也有利于提高软件的透明度和可靠性，因为它允许更多的用户参与代码审查和贡献。 综合以上知识点，可以看出该软件是一个集成了量子力学计算、机器学习和材料科学的多功能研究工具，旨在通过先进的计算方法和数据分析手段，推动光伏领域中钙钛矿材料的性能预测和应用研究。