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作者用这一方法对不同有序度的非晶硅系综进行分析，业的样通过不同的能量稳定性区域将非晶硅的配位缺陷联系起来，业的样这一方法也可以应用于局域能在发生玻璃化时出现明显转变的液态硅。作者首先引入结构坐标将短程序和中程序环境统一化，年失之后把结构信息和二维分布图中的能量稳定性坐标相结合。

随着基于线性机器学习的势函数，业的样可达到接近量子力学级别的精确度，材料模拟有望更加接近真实结果——特别是对于描述非晶固体来说。年失(c)经1011K/s快淬所得更有序结构的原子能量直方图。业的样【小结】文章呈现了基于机器学习技术如何从定量化学的视角给出非晶硅原子尺度的结构信息。

(b)随体系中的短程序逐渐增加，年失使用既定序参量定量化，处于理想四面体环境时序参量值为1。业的样(b)经1014K/s快淬所得结构的原子能量直方图。

此前的研究中，年失机器学习预测的原子能量被用作理解分子和晶体结构的稳定性和化学本质、年失加速结构优化，有关非晶态和液态物质的原子级稳定性及性质的相关信息更加缺乏，因此作者将这一分析方法迁移过来。

(a)样品的局部结构示意图，业的样红色代表具有悬挂键缺陷的高能原子，业的样白色代表发生形变的四面体环境的原子，能量居中，蓝色代表处于更规整、低形变度的四面体环境的原子，能量最低。结语：年失你更喜欢美短猫还是英短猫？欢迎在评论区留言、晒图~。

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