文即陰影區域表示用于創建凹度曲線的區域圖3-9分類模型精確度圖圖3-10（a~d）由高斯擬合鐵電體計算的凹面積圖。此外，興表隨著機器學習的不斷發展，深度學習的概念也時常出現在我們身邊。首先，演對有傷利用主成分分析法（PCA）對鐵電磁滯回線進行降噪處理，演對有傷降噪后的磁滯曲線由（圖3-7）黑線所示，能夠很好的擬合磁滯回線所有結構特征，解決了傳統15參數函數擬合精度不夠的問題（圖3-7）紅色。

2018年，對比在nature正刊上發表了一篇題為機器學習在分子以及材料科學中的應用的綜述性文章[1]。參考文獻[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子揚,電子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顧：李汶認識這些帶你輕松上王者——電催化產氧（OER）測試手段解析新能源材料領域常見的碳包覆法——應用及特點單晶培養秘訣——知己知彼，李汶對癥下方，方能功成。

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