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DFT与机器学习协同设计高效光催化剂：从电子结构到性能预测 密度泛函理论（DFT）作为计算材料学的基石，通过求解Kohn-Sham方程，能够在原子尺度精确预测材料的电子结构、能带和光学性质，为理解光催化等能源材料的微观机理提供了关键视角。其核心价值在于替代传统试错法，实现材料性能的理性设计与机理揭示。在工程实践中，面对高通量筛选的需求，机器学习（ML）技术，特别是长短期记忆网络（LSTM）这类擅长处理序列数据的模型，能够学习从材料描述符到复杂性能（如光谱）的映射关系，实现快速性能预测与优化。这种DFT与ML的结合范式，正广泛应用于新能源材料、半导体器件等领域，用于高 阅读详情

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