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与Wiley一起出版高级材料科学如何...
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IISER 材料科学研究本科课程
高质量的科学研究需要全面了解什么是、如何做和为什么，打破界限，超越现有知识的舒适区。真正的科学研究文化在学生的不同阶段被灌输，从高中开始，在本科和硕士学习期间成熟，最终在博士学习期间确定方向。就像科学研究不遵循生物学、化学、物理学、数学和/或不同工程分支等主要学科之间的任何预定义界限一样，学生的思维也应该遵循类似的模式。充满活力的学术思想永远不应该有偏见，要做到这一点，学生需要受到发人深省的教师的培养，最重要的是多样化的课程。其中一种课程
材料科学与冶金学
本课程旨在提供从家庭到各种工程应用中使用的金属冶金方面的基础知识。它涵盖了材料的基本方面、晶体结构及其表示，以及材料中存在的各种缺陷。然后，讨论了合金化的必要性及其相图中发生的相应变化。特别关注工业中广泛使用的重要黑色和有色合金。包括通过不同的热处理工艺及其微观结构变化来定制材料性能。最后，课程以对金属以外的材料的讨论结束，其中包括聚合物、陶瓷和复合材料等先进材料。课程成果：在课程结束时，学生将能够 1. 解释晶体结构及其缺陷的基本概念，并在立方晶胞中绘制晶体点、方向和平面。2. 解释合金二元相图中存在的各种相，并计算相的质量分数。3. 推荐热处理工艺以实现钢性能的期望变化。 4. 根据性质和应用，区分铁合金和有色合金。根据性质和应用，对聚合物、陶瓷和复合材料进行分类和解释。
第 22 届计算物理和材料科学国际研讨会：总能量和力方法 | （SMR 4050）
149. QUINZI Matteo (In Pers.) 洛桑联邦理工学院 (EPFL) 材料理论与模拟 (THEOS) 和国家新型材料计算设计与发现中心 (MARVEL)
材料科学博士课程大纲
第一单元：研究方法简介：研究的定义、研究人员的素质、研究问题的组成部分、科学研究中的各个步骤：假设、研究目的、研究设计、文献检索实验设计和规划、时间安排：目的和目标、预期结果、要采用的方法、为实现目的和目标而进行的实验规划、研究工作可重复性的重要性。数据收集：数据来源：原始数据、次要数据；实验的抽样优点和缺点、程序和控制观察、抽样误差 - I 型错误 - II 型错误。数据统计分析和拟合：统计学简介 - 概率、均值估计和属性；卡方检验、属性关联 -t 检验 - 标准差 - 变异系数。相关和回归分析。统计软件包介绍，绘制图表使用计算机进行研究：使用网络进行文献调查，处理搜索引擎准备演示文稿：i）研究论文：使用文字处理软件 MS
材料科学与工程
1. 材料科学与工程 – Smith、Hashemi 和 Prakash (Tata McGraw Hill) 2. 材料科学 – Narula (Tata McGraw Hill) 3. 工程专业学生材料科学 – Fischer (Academic Press) 4. 材料科学与工程 – Van Vlash (John Wiley & Sons) 5. 材料科学与工程要素 – WD Callister (Wiley India Pvt. Ltd.) 6. 工程材料技术 – Philip 和 Bolton (Butterworth-Heinamann) 7. 材料科学 – V. Raghvan (Prentice Hall of India) 8. 材料科学与工程要素 – Van Vlack (Pearson)
冶金与材料科学 R20A0306
第一单元 金属结构：固体中的键 – 金属键 – 金属结晶、缺陷、晶粒和晶界、晶界对金属/合金性质的影响 – 晶粒大小的确定。合金的组成：合金化的必要性、固溶体的类型、休谟-罗瑟里规则、中间合金相和电子化合物。第二单元 平衡图 平衡图的构建实验方法、同质合金系统、合金的平衡冷却和加热、杠杆规则、共晶系统、一致熔化中间相、包晶反应。固态转变、同素异形体、共析体、包析反应、相规则、平衡图与合金性质之间的关系。Fe-Fe3C 二元相图的研究。第三单元 铸铁和钢：白口铸铁、可锻铸铁、灰口铸铁、球墨铸铁、合金铸铁的结构和性能。钢的分类、普通碳钢、低合金钢、高锰钢、工具钢和模具钢的结构和性能。有色金属和合金：铜及其合金、铝及其合金、钛及其合金的结构和性能。第四单元合金的热处理：合金元素对铁的影响-铁碳系统、退火、正火、硬化、TTT 图、回火、硬化能力、表面硬化方法、时效硬化陶瓷材料：结晶陶瓷、玻璃、金属陶瓷。
编辑：W. Steven Johnson 博士 材料科学学院...
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利用机器学习潜力拓展量子计算在材料科学领域的应用范围
解决电子结构问题代表了量子计算机的一个有前途的应用领域。目前，人们投入了大量精力设计和优化近期量子处理器的量子算法，目的是使用有限的量子资源在选定的问题实例上超越经典算法。这些方法仍有望具有防止大规模和批量系统量子模拟的运行时间。在这项工作中，我们提出了一种策略，使用在量子模拟数据上训练的机器学习潜能将量子计算方法的范围扩展到大规模模拟。在当今的量子环境中应用机器学习潜能的挑战来自于影响电子能量和力的量子计算的几种噪声源。我们研究了选择各种噪声源的机器学习潜能的可训练性：统计、优化和硬件噪声。最后，我们从实际 IBM Quantum 处理器上计算的氢分子数据构建了第一个机器学习潜能。这已经使我们能够执行任意长且稳定的分子动力学模拟，优于所有当前分子动力学和结构优化的量子方法。
计算材料科学有数据问题
计算材料科学工具生成的数据量不断增加，这推动了新机器学习模型的发明，并随后协助发现了新材料。在这里，我们提出了对数据本身的逾期质疑：它适合培训机器学习模型吗？通过检查材料项目数据集中的凸壳（E H），电子带隙和形成能数据的能量，我们发现E H是一个不稳定的数量，这是因为数据库没有足够的化学空间表示化学空间，这是计算晶体分解所必需的。E H的不稳定也适用于DFT计算的电压，因为计算的电压是从已知的阳离子不足稳定材料获得的电压的平均值。我们还显示了材料项目数据库中报告的电子带隙值的差异，并且由于分层材料的间层间距离的任意变化或找到减少在数据库中沉积值以下结构的能量的优化参数，因此形成能量数据可能会改变。我们讨论了减轻这些数据问题的可能方法。