کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Constructing an accurate kinetic energy density functional (KEDF) remains a major challenge in the field of orbital-free density functional theory. We propose a multi-channel machine learning based physical-constrained nonlocal (CPN) KEDF and implement it within the ABACUS package. The CPN KEDF extends the previously proposed MPN KEDF [Phys. Rev. B 109, 115135 (2024)] to semiconductor systems by integrating information collected from multiple channels, with each channel features specific length scale in real space. The CPN KEDF is systematically tested on semiconductors, including silicon and binary semiconductors. Our findings indicate that the multi-channel architecture is beneficial for machine-learning-based models in capturing the characteristics of semiconductors, particularly in handling covalent bonds. In particular, the CPN5 KEDF, which utilizes five channels, demonstrates excellent accuracy across all tested systems. These results shed new light on designing transferable machine-learning-based KEDF for semiconductors.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
ساخت یک عملکرد دقیق چگالی انرژی جنبشی (KEDF) یک چالش اساسی در زمینه تئوری عملکردی چگالی عاری از مداری است.ما یک KEDF غیر محلی (CPN) مبتنی بر یادگیری ماشین چند کانال را پیشنهاد می کنیم و آن را در بسته ABACUS پیاده سازی می کنیم.CPN KEDF MPN KEDF قبلاً پیشنهادی را گسترش می دهد.Rev. B 109 ، 115135 (2024)] به سیستم های نیمه هادی با ادغام اطلاعات جمع آوری شده از چندین کانال ، با هر کانال دارای مقیاس طول خاص در فضای واقعی است.KEDF CPN به طور سیستماتیک بر روی نیمه هادی ها ، از جمله سیلیکون و نیمه هادی های باینری مورد آزمایش قرار می گیرد.یافته های ما نشان می دهد که معماری چند کانال برای مدل های مبتنی بر یادگیری ماشین در ضبط ویژگی های نیمه هادی ها ، به ویژه در برخورد با اوراق قرضه کووالانسی مفید است.به طور خاص ، KEDF CPN5 ، که از پنج کانال استفاده می کند ، دقت بسیار خوبی را در تمام سیستم های آزمایش شده نشان می دهد.این نتایج نور جدیدی را در طراحی KEDF مبتنی بر یادگیری ماشین قابل انتقال برای نیمه هادی ها ایجاد می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
