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根据Tc是高于还是低于10K，普陀将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。此外，区探Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

因此，索海上风复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，电场来研究超导体的临界温度。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，有效预报详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

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图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，浙江舟山由于原位探针的出现，浙江舟山使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。材料方面，普陀中国科学院称霸榜单首位，位列世界第一，另外中国科学院大学和清华大学也跻身世界前十，分别位列第5位和第7位。

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