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不过，国游艇样除了根据体重计算外，还有其他因素会影响狗狗每天需要喝多少水。

本文研究两种机器学习策略，自己造飞真正迁移学习（图一a）和多精度机器学习（图一b），对于校正DFT(PBE)形成焓预测的效果。机跟机和更多关于DFT偏离实验值的趋势的讨论请参考原文。

与MP数据库提供的形成焓预测值相比（基于PBE泛函的线性修正），个人本文中的最优模型可降低大约40%误差。买私（0.06eV/atomvs.0.10eV/atom）。对于多精度机器学习，人飞作者首先建立实验与DFT计算之间的差值数据集，用差值来训练机器学习模型。

在这项工作中，侈品作者以材料形成焓为例，研究迁移学习（transferlearning）和多精度机器学习（multifidelitylearning）对于校正材料形成焓预测的效果。如图四所示，国游艇样作者发现，国游艇样材料中S,O,N含量越高，DFT倾向于低估（morenegative，morestable）材料的形成焓，而材料中Sn,Mn,P,I,Te,Ba,Al的含量越高，DFT倾向于高估材料的形成焓。

如图三b左上角所示，自己造飞真正作者发现有约800个材料在MP提供的energyabovehull下不稳定，而在机器学习校正的形成焓导出的energyabovehull下稳定。

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