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此外,行汽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。经过计算并验证发现,力变在数据库中的26674种材料中,金属/绝缘体分类的准确度为86%,仅仅有2414种材料被误分类(图3-2)。
随后开发了回归模型来预测铜基、充电车动铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,充电车动同样取得了较好结果,利用AFLOW在线存储库中的材料数据,他们进一步提高了这些模型的准确性。
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