用于材料探索與設計的信息科學

Turab+Lookman

材料是人類生存不可或缺的一部分，人類一直在尋找新材料道路上進行著不斷地探索，也取得了很多重要的研究成果，這些重要的成果推動著人類文明的進步。為了獲得所需功能的材料，人們需要進行大量的科學實驗論證。因此，有必要找到一種行之有效的方法優化實驗設計，從而降低實驗的復雜性，減少實驗次數，提高材料探索和設計的效率。本書就主要介紹了可以高效地進行材料探索和設計的方法。書中提到，可以用與人類基因組計劃相似的方法來加速材料的探索，這種方法依賴于材料科學的大數據庫、計算以及數學能力。

本書由3部分內容組成，第1部分 含第1-6章：主要講述了材料探索和設計的發展現狀及面臨的挑戰，以及如何將信息理論工具應用到解決材料的特定問題中。通過運用主成份分析法（PCA）、支持向量回歸法（SVR）和偏最小二乘回歸法等方法推測出了具有特定功能的材料。第2部分 含第7-12章：主要介紹了信息工具在材料科學問題中的應用，講述了如何通過數據庫、仿真模擬以及計算預測材料的性能。第3部分 含第13-14章：主要闡述了一種可以快速的產生大量實驗數據的方法。將這種實驗方法與合理的表征工具配合，就可迅速地辨別大量參數空間中的子空間。這樣，便可在最短時間內發現一種具有特定功能的材料。

本書圖文并茂、內容豐富，為優化科學實驗設計，高效分析實驗數據提供了理論指導。涉及的知識點橫跨多個學科，如統計學、計算機科學以及材料科學等，是一本非常實用的書籍。

王兆剛，博士研究生

（中國科學院半導體研究所）