通过 SISSO 与灵敏度分析 揭示材料性质的核心
材料科学
2026-04-10 v1
摘要
可解释的人工智能能够通过揭示物理参数与目标性质之间显式关系，来揭示支配复杂材料性质的物理原理。sure-independence screening and sparsifying operator (SISSO) 符号回归方法识别与少数参数（称为材料基因）相关的目标性质的解析表达式，这些参数从大量候选参数中筛选得出。然而，多个基因组合可能产生同样准确的 SISSO 模型，其中 individual genes 的贡献具有不同的权重。本文建立了基于导数的灵敏度分析，以解决符号回归描述的非唯一性，提高可解释性，从而实现更深入的物理洞察。该分析揭示了不同基因组合如何编码等价信息，并识别出价电轨道半径、核电荷以及它们的乘积是支配钙钛矿晶体平衡晶格常数的关键量。
引用
@article{arxiv.2604.08122,
title = {Unveiling the Core of Materials Properties via SISSO and Sensitivity Analysis},
author = {Lucas Foppa and Matthias Scheffler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.08122},
year = {2026}
}