基于神经网络势函数计算地球内核条件下的铁-硫合金黏度

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神经网络最初产生于计算机科学中的机器学习领域，主要用于回归建模，即在缺乏明确理论框架的情况下，通过学习建立多个自变量与因变量之间的非线性映射关系。机器学习研究已有半个多世纪的历史，其间相继提出了感知机、前馈神经网络以及深度信念网络等具有里程碑意义的模型[1-3]。凭借其强大的非线性回归能力，神经网络已被广泛应用于爆炸荷载[4、含能材料[5、高压相变、动态力学行为[7、矿物物理[8-9]、动力学性质[10]等多个研究领域。（剩余9493字）

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