AI 與世界的難題 · 化學與材料 · arXiv · 2026-10-21
TexFlow:透過標準化流學習 SO(3) 流形上的晶體織構
原標題: TexFlow: learning crystallographic texture on SO(3) manifold via normalizing flows
結晶織構以統計方式描述多晶材料中晶粒的方位，傳統上以方位分佈函數與極圖進行分析，但這些方法本身無法支援製程-結構-性質關聯的預測建模，且存在於非歐幾里得群 SO(3) 上的旋轉限制了標準機器學習方法的使用。TexFlow 是一種條件式正規化流，透過六維 Gram-Schmidt 正交化表示學習 SO(3) 中旋轉的機率分佈，支援條件建模 p(R|c)，其中 c 可以是溫度或變形狀態等製程參數，並引入了織構的 Hopf 纖維化視覺化。經實驗與模擬資料集驗證，它能準確捕捉多峰織構及其條件演化，為製程-織構關聯提供資料驅動的框架。