第一性原理计算与机器学习结合：加速材料设计与发现

第一性原理计算和机器学习结合的主要目的是提高材料设计和发现的效率和准确性。第一性原理计算是一种基于量子力学的计算方法，可以预测材料的物理和化学性质，但计算成本很高。机器学习则是一种可以处理大量数据并从中提取模式的方法，可以用于加速材料发现的过程。

具体来说，第一性原理计算可以用于生成训练数据，即通过计算得到大量的材料特性数据。这些数据可以用来训练机器学习模型，以预测材料的性质。在实际应用中，机器学习模型可以通过快速预测材料的性质来筛选出具有潜在应用价值的材料，从而减少实验测试的数量和时间。同时，机器学习模型也可以用于指导第一性原理计算的方向，从而加快计算速度和提高计算精度。

总之，第一性原理计算和机器学习结合的优势在于可以将两种方法的优点互补，提高材料设计和发现的效率和准确性。