MADAS——用于评估材料科学数据相似性的 Python 框架
材料科学
2024-10-23 v1 计算物理
摘要
计算材料科学产生大量数据，包括高通量计算和个别研究。由于计算方法和近似方法的多样性，从这一庞大且异构的数据池中提取知识具有挑战性，导致海量可用数据在真实性上存在显著差异。在此，我们提出 MADAS，一个用于计算材料属性之间相似性关系的 Python 框架。它可用于自动化从各种来源下载数据，计算材料之间的描述符和相似性，通过属性分析材料之间的关系，并且可以整合各种现有的机器学习方法。我们解释了该软件包的设计，并通过代表性示例展示了其强大功能。
引用
@article{arxiv.2403.10470,
title = {MADAS -- A Python framework for assessing similarity in materials-science data},
author = {Martin Kuban and Santiago Rigamonti and Claudia Draxl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.10470},
year = {2024}
}