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发现新型非线性光学材料的新方法:结合化学描述符信息的机器学习规模化应用

计算材料学 2025-08-25 08:00
文章摘要
背景:非线性光学(NLO)材料在量子通信、光学成像和激光工业中具有广泛应用,但传统实验和理论方法效率低,化学空间广阔。研究目的:提出结合化学描述符信息的机器学习新方法,加速发现具有强二次谐波生成(SHG)强度的新型NLO材料。结论:研究成功构建了高精度机器学习模型(SR-SHG),预测SHG强度(R²=0.88),合成新型晶体CsIn₅Se₈,实验SHG强度达1.2×AgGaS₂,验证了框架有效性,揭示了电负性差异、带隙与SHG的定量关系,为高效材料设计提供了新范式。
发现新型非线性光学材料的新方法:结合化学描述符信息的机器学习规模化应用
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