pymks：构建材料科学中的数字结构-性质关联

pymks：构建材料科学中的数字结构-性质关联

pymks Materials Knowledge System in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pymks

项目介绍

在材料科学研究中，构建材料内部结构与其宏观性能之间的关系是至关重要的。pymks（Python Materials Knowledge Systems）正是这样一个开源项目，旨在利用材料知识系统（MKS）的方法论，通过高效的工具，为材料内部结构提供数字化的统一网格表示，并计算可用于构建高效机器学习映射的层次化描述符。

pymks项目遵循MKS范式的数据转换管道架构，这种架构与大多数数据科学工作流程相似，包括数据预处理、特征生成（指纹识别）和模型构建（包括超参数优化）。pymks以函数式编程风格编写，支持分布式计算（多核心、多线程、集群），为这些数据转换步骤提供模块化功能。

项目技术分析

pymks项目的核心是两个主要对象：TwoPointCorrelation转换器和LocalizationRegressor回归器，它们分别提供均匀化和局部化功能。这些对象在Scikit-Learn管道中作为转换器或回归器工作，并使用Numpy和Dask数组进行内存外、分布式或并行计算。

pymks通过以下技术特点实现了其在材料科学中的应用：

• 2点统计计算：用于分析材料微结构的局部相关性。
• 均匀化和局部化链接：将微结构与宏观性能联系起来。
• 微结构离散化：将连续的微结构数据转换为离散的网格。
• 合成数据集生成：通过传统数值模拟生成用于机器学习的数据集。

项目技术应用场景

pymks在材料科学中的应用场景广泛，包括但不限于：

• 新材料设计：通过分析现有材料的微结构-性质关系，设计具有特定性能的新材料。
• 性能预测：利用微结构数据预测材料的力学、热学等性能。
• 工艺优化：优化材料加工工艺，提高材料性能和质量。

项目特点

pymks项目具有以下显著特点：

• 开源自由：作为开源项目，用户可以自由使用、修改和分享。
• 模块化设计：提供模块化功能，方便用户根据需求选择和使用。
• 支持分布式计算：利用多核心、多线程和集群计算，提高计算效率。
• 与Scikit-Learn兼容：无缝集成到Scikit-Learn工作流中，方便用户使用。
• 内存外计算：支持内存外计算，适用于处理大规模数据集。

总结而言，pymks是一个功能强大的开源工具，它为材料科学家提供了一个用于分析和建模材料内部结构-性质关系的平台。通过其模块化的设计和高效的计算能力，pymks有望加速新材料的设计和开发，优化材料性能，为材料科学的进步做出贡献。

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pymks Materials Knowledge System in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pymks