3.1材料结构、汽油相变及缺陷的分析2017年6月，汽油Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测
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首先，动计构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。利用k-均值聚类算法，划研根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。
作者进一步扩展了其框架，究报以提取硫空位的扩散参数，究报并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。
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然而大部分研究论文仍然集中在使用常规的表征对材料进行分析，排放一些机理很难被常规的表征设备所取得的数据所证明，排放此外有深度的机理的研究还有待深入挖掘。占98中这项研究利用蒙特卡洛模拟计算解释了Li2Mn2/3Nb1/3O2F材料在充放电过程中的变化及其对材料结构和化学环境的影响。
通过在充放电过程中小分子蒽醌与可溶性多硫化锂发生化学性吸附，国汽告形成无法溶解于电解液的不溶性产物，国汽告从而实现对活性物质流失的有效抑制，显著地增加了电池的寿命。它不仅反映吸收原子周围环境中原子几何配置，碳行而且反映凝聚态物质费米能级附近低能位的电子态的结构，碳行因此成为研究材料的化学环境及其缺陷的有用工具。
