3.1 做数据集前的准备 （熟悉研究背景和自己的计算资源）2024.04.03

经过半年的探索，分享下目前我对数据集准备的理解：主要讨论准备数据集数量的问题以及研究目标确定问题。

我们都希望拟合的势函数具有一个广泛的适用性，以便后续获取准确可靠的结果，且获得很好的扩展性；因此在开始准备数据集时我们都想着尽可能的想到研究者可能碰到的各种问题。但随着计算的实施，我觉察到考虑的问题越多，需要做的计算也越多，需要的时间和资源也越多；而我的资源不足以在特定的目标时间内获取准确的结果，因此后续就做出了简化问题，降低了计算时间或计算资源的决定。研究者在做其他材料机器学习势函数（DP）时，最好也根据研究背景和计算资源做个初步的判断。以下大致分享下我的学习经历，以供大家参考和给出建议（希望大家看教程时对教程做出评论，进而改进教程，同时也能反向促进我的学习，达到互利共赢的目标）。

作者：朱雪刚 邮箱:xuegangzhu@qq.com； 工作单位：石家庄学院 理学院/北京科学智能研究院（AISI）访问学者2023.07-2024.09，访问导师北京大学陈默涵; 徐张满仓 邮箱: xuzhangmancang@dp.tech

截止2024.07.21录制视频教程已上传至Bohrium的课程《DeePMD应用案例讲解：铜原子掺杂铍晶体的机器学习势函数拟合过程演示》网址： https://bohrium.dp.tech/courses/1075495070?tab=courses 后续会在Bohrium平台更新

注意：后续的更新，大部分会在Bohrium课程平台进行，请看教程入门的同学加入课程进行学习；且录制的视频课程会把一些个人观点给加入，从个人观点来看比文字教程的内容更多

写教程内容讨论QQ群:143276924 DPGEN+ABACUS教程准备；

ABACUS软件的QQ群：759914681，群内有专职开发人员，目前ABACUS提问问题以github的issue为主，群内可作为辅助提问。

欢迎大家推广本教程，让更多的dp入门学习者有个参考，目前2024.09.16我联系的微信公众号推广是 lammps加油站的小马老师（我也报名了小马老师的一对一辅导）。当然也看到lammps爱好者在转发推广。感谢大家公众号的推广。