基于DFT与机器学习的GaN电子能带预测及其应变调控

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摘 要：由于氮化镓（GaN）出色的电学和力电耦合性质，其已成为备受关注的功率半导体材料。其中，电子能带特性和带隙大小是评价半导体材料的重要指标之一。尽管第一性原理计算方法在能带特性预测方面具有高精度的优势，但该方法需要大量计算资源。随着人工智能和数据技术的快速发展，机器学习在新材料的研发和研究中得到了广泛应用。（剩余16831字）

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