Содержание

творчество и предположения о гибели

АК-47 – российская рэп-группа, исполняющая underground музыку в стиле gangsta rap, hardcore hip-hop. Группа АК-47 состоит из двух участников – Виктора Гостюхина (Витя АК) и Максима Брылина (Макси АК). Оба парня выросли поблизости Екатеринбурга, в городе Берёзовский, поэтому этот город считается местом основания группы.
Витя начал писать рэп, когда еще учился в школе. Витя АК: »Освоив компьютерные технологии и связав их с собственными стихами и фантазиями, я сделал свой первый рэп еще в школе. Я его не воспринимал как рэп, а просто стёб под музыку над моими учителями и одноклассниками, назвавшись MC Виноград. Как правило, каждый рэпер в первых своих речитативах хочет донести до других серьезный настрой, и песни его имеют серьезный характер — у меня был тот же самый момент. Назвавшись как Inkognito, я встал на старт и начал писать лирические песни — любовь, морковь, в общем пи*дастрадальство, которое некоторые всё ещё слушают. Услышав группу Непавшие, которые всё-таки по стечению обстоятельств оказались «павшими», я обратил внимание на их творчество, и из трех человек меня заинтересовал только Максим.

Я записал несколько треков с Непавшими и понял, что пи*дастрадальство — это не моё. Взвесил, оценил, понял, что людям нужно шоу, стёб, кич, скандал, а никак не пи*дастрадальство. Я сел на кровать и стал думать, как охарактеризовать группу, которая начнёт придумывать рэп не совсем в трезвом уме. Первую песню на нормальной рэп студии мы записали у Бразиков (Worna Brazass). Записав еще несколько композиций, мы стали работать со студией Bustazz Records, на которой до сих пор пишемся» .
Музыку к песням пишет в основном Витя, а тексты – оба парня. Хотя специального музыкального образования нет ни у одного из них. Виктор обучался программированию в колледже, а Максим учился в театральном. В группе старшим по возрасту является Виктор (Родился 30 августа 1987 года). Тексты песен парни пишут, в первую очередь, для себя, а слушатели уже отбирают то, что им близко. Темы, поднимаемые в песнях АК-47, достаточно специфичные. Парни описывают свою жизнь, пытаются выразить себя. Понять их могут те, кому близка данная культура.
В текстах часто встречаются матерные слова, речевые ошибки.
Серьёзной музыкальной деятельностью парни занимаются уже 5 лет. На 2006 год приходится расцвет популярности группы, среди их треков уже было пару хитов известных всей России. Среди популярных хитов АК-47: «Ы да Ы», «У щет мен», «Поцелуй», «А вот так-то», «Алё, это Пакистан?», «Кругом тонирован» и многие другие. Их песни стали на столько распространены, что даже продавались на пиратских дисках.
Со временем парни из АК-47 стали записывать треки с некоторыми знаменитыми рэп-исполнителями России. Например, трек «Давай делай шире круг» был записан совместно с Gufом, Ноггано и 5 Плюх.
В сентябре 2009 года парни издают свой дебютный альбом под названием «Berezovskiy», выпущенный на лейбле Gazgolder Records.

Российский рэп-исполнитель, участник дуэта «АК-47».

Биография Вити АК-47

Виктор Гостюхин , больше известный под творческим псевдонимом Витя АК-47, родился в Свердловской области. В детстве он уже начал интересоваться музыкой, ходил на занятия в музыкальной школе и, учась в школе, начал читать рэп. В подростковом возрасте Виктор вместе с друзьями по двору организовал группу «Фруктовое гетто».

После школы Гостюхин поступил на факультет информатики, но был отчислен после второго курса. В 2004 году Виктор вместе с приятелем Максимом Брылином , выступавшим в коллективе «Непавшие», организовал дуэт «АК-47 ».

У Вити большая татуировка на спине с изображением автомата Калашникова.

Творческий путь Вити АК-47

Первый студийный альбом группы с названием Berezovskiy вышел в 2009 году. Диск получил премию Russian Street в номинации «Открытие года», но при этом был неоднозначно воспринят критиками из-за присутствия большого количества ненормативной лексики. Второй альбом — МегаPolice, над записью которого также работали Баста , и другие известные российские рэперы.

В 2013 году у музыкантов возник конфликт с мэром Екатеринбурга Евгением Ройзманом. Политик резко выступил против того, что рэперы упоминают в своих треках запрещенные вещества.

«АК-47» — российская гангста-рэп группа из города Берёзовский (Свердловская область). Основанная в 2004 году, группа была названа в честь Автомата Калашникова. Коллектив состоит из двух парней, известных под псевдонимами «Витя АК» — Виктор Гостюхин и «Макси АК» — Максим Брылин.

Лауреаты премии Russian street awards в номинации «Открытие года». Являются пропагандистами так называемого «пацанского рэпа» в России.

Дебютный альбом АК-47, получивший название Berezovskiy, был выпущен в 2009 году, а в 2010 за ним последовал альбом Мегаполис.

Витя начал писать рэп, когда еще учился в школе. Витя АК: »Освоив компьютерные технологии и связав их с собственными стихами и фантазиями, я сделал свой первый рэп еще в школе. Я его не воспринимал как рэп, а просто стёб под музыку над моими учителями и одноклассниками, назвавшись MC Виноград. Как правило, каждый рэпер в первых своих речитативах хочет донести до других серьезный настрой, и песни его имеют серьезный характер — у меня был тот же самый момент. Назвавшись как Inkognito, я встал на старт и начал писать лирические песни — любовь, морковь, в общем пи*дастрадальство, которое некоторые всё ещё слушают. Услышав группу Непавшие, которые всё-таки по стечению обстоятельств оказались «павшими», я обратил внимание на их творчество, и из трех человек меня заинтересовал только Максим. Я записал несколько треков с Непавшими и понял, что пи*дастрадальство — это не моё. Взвесил, оценил, понял, что людям нужно шоу, стёб, кич, скандал, а никак не пи*дастрадальство. Я сел на кровать и стал думать, как охарактеризовать группу, которая начнёт придумывать рэп не совсем в трезвом уме. Первую песню на нормальной рэп студии мы записали у Бразиков (Worna Brazass). Записав еще несколько композиций, мы стали работать со студией Bustazz Records, на которой до сих пор пишемся».

Музыку к песням пишет в основном Витя, а тексты – оба парня. Хотя специального музыкального образования нет ни у одного из них. Виктор обучался программированию в колледже, а Максим учился в театральном. В группе старшим по возрасту является Виктор (Родился 30 августа 1987 года). Тексты песен парни пишут, в первую очередь, для себя, а слушатели уже отбирают то, что им близко. Темы, поднимаемые в песнях АК-47, достаточно специфичные. Парни описывают свою жизнь, пытаются выразить себя. Понять их могут те, кому близка данная культура. В текстах часто встречаются матерные слова, речевые ошибки.

Серьёзной музыкальной деятельностью парни занимаются уже 5 лет. На 2006 год приходится расцвет популярности группы, среди их треков уже было пару хитов известных всей России. Среди популярных хитов АК-47: «Ы да Ы», «У щет мен», «Поцелуй», «А вот так-то», «Алё, это Пакистан?», «Кругом тонирован» и многие другие. Их песни стали на столько распространены, что даже продавались на пиратских дисках.

Со временем парни из АК-47 стали записывать треки с некоторыми знаменитыми рэп-исполнителями России. Например, трек «Давай делай шире круг» был записан совместно с Gufом, Ноггано и 5 Плюх.

Витя АК – знаменитый уральский рэпер с узнаваемой внешностью и речитативом, музыкант коллектива «АК-47». Творчество дуэта, прославившегося в начале 2010-х годов, посвящено «пацанским» будням, изобилует ненормативной лексикой, незамысловатыми рифмами и эпизодами употребления наркотиков, хотя сами участники группы утверждают, что это просто сценический имидж.

Детство и юность

Витя АК (настоящее имя – Виктор Гостюхин) родился 30 августа 1987 года в маленьком городе Берёзовский Свердловской области. Музыкой он увлекся еще в детстве, а в подростковом возрасте попробовал накладывать тексты на инструменталы и начал выступать под псевдонимом MC Виноград.


Какое-то время Витя ходил в музыкальную школу на класс фортепиано, но проучившись там 5 лет, так и не окончил ее. После 11 класса парень, с детства проявлявший интерес к компьютерным наукам, поступил на программиста, но был отчислен со второго курса, завалив высшую математику.


Творческий путь

В 2004 году судьба свела Виктора с Максимом Брылиным, солистом местной группы «Непавшие». Молодые люди познакомились в автобусе, который следовал из Новоберезовска в Екатеринбург. Парни сразу же нашли общий язык, и Брылин пригласил Виктора поучаствовать в записи новых треков в составе его коллектива. Некоторое время спустя Максим решил покинуть «Непавших» и начать совместный с Витей проект.


Коллектив друзья назвали в честь автомата Калашникова «АК-47», а сами рэперы стали выступать под псевдонимами Витя АК и Максим АК. Появились первые студийные записи, дуэт с рэпером Ноггано («Давай делай шире круг») и первый хит – «Алё, это Пакистан».

Полноценный дебютный альбом «Berezovskiy», записанный на студии Bustazz Records, был выпущен лишь в 2009 году. Зато диск стал одним из самых впечатляющих релизов того года и принес музыкантам премию «Russian Street» в номинации «Открытие года».

В своих текстах музыканты упоминали запрещенные вещества, проблемы с законом и прочие темы, о которых не понаслышке знали их сверстники. Вскоре коллектив порадовал поклонников рядом незамысловатых, снятых на любительскую камеру клипов, которые, тем не менее, быстро завоевывали популярность в сети.


В марте 2010 года вышел второй альбом группы «МегаPolice». Гостевыми куплетами в треках которого отметились Guf , Ноггано, Купэ, Айк Дым и др. Альбом получился не столь успешным, но все равно был тепло принят слушателями. В рэп-тусовке стали поговаривать, что влияние Василия Вакуленко  (Баста), который активно содействовал ребятам в записи альбомов, портит оригинальный стиль провинциальных музыкантов. Тем не менее, клип на их совместную песню «Тем Кто С Нами» взорвал интернет, набрав более 20 млн. просмотров.

Ноггано ft. Гуф & АК-47 — Тем Кто с Нами

В 2010-2011 годах Витя выпустил два сольных альбома «Два в одном» и «2В12» (совместно с музыкантом Tip), а в 2012 году на лейбле Gazgolder вышла пластинка Гостюхина «Жирный», песни с которой пришлись по душе поклонникам данного музыкального жанра. В записи альбома приняли участие рэперы Guf, «Триагрутрика», «Рыночные Отношения», Баста и Максим АК (в 9 из 17 песен).


В 2011 году СМИ запестрили новостью, что Евгений Ройзман , глава фонда «Город без наркотиков» (а с 2013 года – мэр Екатеринбурга), направил два письма в Управление Федеральной службы РФ по контролю за оборотом наркотиков с просьбой запретить в своем городе группу «АК-47».  Ройзман высказался, что музыканты своим творчеством пропагандируют наркотики и призывают молодежь вести нездоровый образ жизни.

В ответ на эту новость в Берёзовском был снят гигантский плакат с изображением музыкантов, висевший на фасаде пятиэтажного дома. Позже представитель группы пояснил, что рэперы пропагандирует только хип-хоп культуру, и что подобные действия отвлекают коллектив от творчества. 

Весной 2014 года состоялась премьера фильма Ивана Курского «Газгольдер», который стал заявкой на криминально-музыкальный триллер. В фильме в роли самих себя снялись музыканты Витя АК, QП (Вадим Карпенко),

Стас Михайлов предъявил претензии Вите АК-47 из-за хита, набравшего десять миллионов просмотров. ВИДЕО — URA.RU

Стас Михайлов сказал, что в песнях не обязательно ругаться матом Фото: stas-mihaylov.ru

Певец Стас Михайлов заявил, что необязательно ругаться матом в песнях, чтобы завоевать внимание публики. Такое мнение он выразил в программе «Музыкалити» на YouTube, когда там включили песню «Ратататата», которую исполняют Моргенштерн и рэпер Витя АК-47 (Виктор Гостюхин, уроженец Берёзовского Свердловской области), который был вторым гостем шоу.

«Я как твой старший коллега в этом цеху хочу тебе сказать, что, на мой взгляд, чтобы завоевать публику, необязательно ругаться матом. Сейчас пошла мода эта, я не понимаю, почему люди стараются это делать», — сказал певец после того, как рэпер попросил выключить свой хит.

В ответ на совет Гостюхин сказал, что использование мата в песнях модно и пользуется спросом среди молодежи. Затем в студии включили песню Вити АК, которая написана без нецензурных выражений. Михайлов ее высоко оценил, сказав, что эта хорошая композиция.

Суть программы «Музыкалити» в том, что артисты должны оценивать по десятибалльной шкале песни молодых исполнителей. Ведущим является юморист Максим Галкин.

Клип на песню «Ратататата» был опубликован 23 февраля. С этого времени его посмотрели более десяти млн раз. «ВКонтакте» эта композиция держится в десятке самых прослушиваемых композиций.

Певец Стас Михайлов заявил, что необязательно ругаться матом в песнях, чтобы завоевать внимание публики. Такое мнение он выразил в программе «Музыкалити» на YouTube, когда там включили песню «Ратататата», которую исполняют Моргенштерн и рэпер Витя АК-47 (Виктор Гостюхин, уроженец Берёзовского Свердловской области), который был вторым гостем шоу. «Я как твой старший коллега в этом цеху хочу тебе сказать, что, на мой взгляд, чтобы завоевать публику, необязательно ругаться матом. Сейчас пошла мода эта, я не понимаю, почему люди стараются это делать», — сказал певец после того, как рэпер попросил выключить свой хит. В ответ на совет Гостюхин сказал, что использование мата в песнях модно и пользуется спросом среди молодежи. Затем в студии включили песню Вити АК, которая написана без нецензурных выражений. Михайлов ее высоко оценил, сказав, что эта хорошая композиция. Суть программы «Музыкалити» в том, что артисты должны оценивать по десятибалльной шкале песни молодых исполнителей. Ведущим является юморист Максим Галкин. Клип на песню «Ратататата» был опубликован 23 февраля. С этого времени его посмотрели более десяти млн раз. «ВКонтакте» эта композиция держится в десятке самых прослушиваемых композиций.

«Мне нужен типичный русский рэпер». Big Russian Boss и Витя АК устроят баттл на Versus

Ведущий шоу на YouTube Big Russian Boss вызвал некогда популярного рэпера из Свердловской области Витю АК на Versus Battle. Причиной стал дисс уральского артиста, в котором тот называет Босса «Шлюхой в шубе». Планируется, что баттл двух исполнителей состоится в 2018 году.

Big Russian Boss и Young P&H. Фото: @the_boss_hhf

В начале августа Витя АК выпустил дисс на Big Russian Boss, трек получил название «Шлюха в шубе». В течение более трех минут рэпер старается разными способами оскорбить Big Russian Boss, упоминая его шубу и высокий рост.

Беда-беда, обоссали шубу короля.

Давно ты, дура, поверила в себя?

Как ты могла хороших ребят оскорблять,

Твой поганый рот — это напрямую выход в ад

— Витя АК

Через несколько дней Босс отреагировал на выпад Вити, вызвав того на баттл-площадку Versus. Исполнитель предлагает уральскому рэпперу встретиться в 2018 году.

Витя, если реально хочешь узнать, кто божественный мц и кто чисто за плюшкой — жду на VS в 2018. Откатаю концерты и посмотрю тебе в темечко

— Big Russian Boss (@BigRussianBaws) 5 августа 2017 г.

Спустя неделю Витя согласился на баттл. Он записал 30-секундное обращение к Боссу, из которых 15 секунд рэпер читает строчку «Нестиранная шуба нестиранная, постираем шубу, постираем шубу».

Интересно, что еще два года назад в интервью The Flow Большой Босс рассказывал, что устроил бы баттл только с типичным русским рэпером, например, Витей АК.

Мне неинтересно против фриков баттлиться, мне нужен типичный русский рэпер. Витя АК-47. Это будет смешно, когда мы на сцену выйдем. У меня рост два метра, у него явно меньше. Но Витя на это не пойдет никогда

— Big Russian Boss.

В соцсетях новость о грядущем баттле приняли с восторгом.

Тут дёрти монк вернулся и витя ак принял вызов на версус, какие окси и гнойный, о чём вы

— тигрец (@teeeraps) 9 августа 2017 г.

Вот версус босса с Витей ак я посмотрю

— Михаил Ефремов (@TriMmMiCro) 9 августа 2017 г.

Витя ак принял вызов от босса на версус
Жду 2018?????

— Самохвалыч (@kisa770) 9 августа 2017 г.

ВЕРСУС БОЛЬШОЙ РУССКИЙ БОСС ПРОТИВ ВИТИ АК-47 БУДЕТ В 2018 ГОДУ.
ВЕРСУС, КОТОРЫЙ МЫ ЗАСЛУЖИЛИ, ДААААААААА.

— Даниил Дмитриевич (@hdv_dogg) 9 августа 2017 г.

Витя ак-47 принял вызов босса на версус, няяям

— LIL КУНИца (@kunica_kunica7) 9 августа 2017 г.

Проект Big Russian Boss появился несколько лет назад, в него входят сам Босс и его соратник Young P&H. Изначально артисты высмеивали образ типичных западных рэперов. В прошлом году Big Russian Boss запустил одноименно YouTube-шоу, которое быстро стало популярным — сейчас на его канал подписано почти 2,5 миллиона человек.

Витя АК — участник рэп-группы «АК-47», в которую также входит Максим АК. Пик популярности группы пришел на конец нулевых. Последний альбом коллектива вышел в 2015 году, в 2016-м «АК-47» записала совместный альбом вместе с челябинцами из Триагрутрики. Сейчас в группе «АК-47» «ВКонтакте» состоит чуть более 300 тысяч человек.

Размер не важен.Пусть голова без волос и сломанный нос.Рост – один и семь, ношу – слова песни

Размер не важен.Пусть голова без волос и сломанный нос.Рост – один и семь, ношу – (исполнитель: Купэ и Витя Ак 47)

Купэ aka КРП:
Back once again for the renegade master
Добавь децибел, чтобы замигало красным.
И не смотри так косо на пацана ростовского,
Пусть голова без волос и сломанный нос.
Рост – один и семь, ношу – майки XL.
Когда я с майком в руке – не попади под прицел. 
Я не плэйбой и не принц из сказок для бикс,
Но ближе к утру они говорят мне: “Остановись!”
Судить не торопись, смотря сверху вниз.
Там где большому тесно, мне – заебись.
Я опущу еще пониже стойку микрофона,
Для маленьких людей зачту маленькое промо.
Я почти не выше Вити – вы же видите сами,
Как малыши стелят высшими коротышами.
Я разработан по нано технологии.
Lil’Вадик в твоем доме. Check this out, man!

Давай замажем, что размер не важен?
Давай докажем, Витя? Вадик, давай докажем!
Пусть знает каждый, на планете нашей:
Размер не важен! Размер не важен.

Давай замажем, что размер не важен?
Давай докажем, Вадик? Витя, давай докажем!
Пусть знает каждый, на планете нашей:
Размер не важен! Размер не важен.

Витя АК:
Говорят у афро длинная балда,
Мне шепнула Оля, когда была пьяна.
Когда была пьяна, она делилась впечатлениями,
Что все-таки размер имеет значение.
Чтение по ее ботексным губам
Давало мне понять, что Оля – профессионал.
И о размерах с Олей лучше мне не спорить.
Вообщем это My Little Favorite Story. 
Я в сговоре с Вадимом Купэ.
Места хватит мне на нераздвинутом канапе.
Много едет маленьких из Улан-Удэ.
Я слышал что в Москве врачи ноги тянут за лаве.
Мне бы mini cooper, чтобы супер-пупер
Пролетать по пробке на Садовом в будни.
Это не серьезно – мне сказали люди.
Не тыкай на купер, не зная, сколько в нем дури.
По размеру судишь – много не намутишь.
Наполеона помнишь? Это мой кореш.
Морковку любишь? Со сметаной будешь?
Ты такой миниатюрный – наверно много куришь.

Давай замажем, что размер не важен?
Давай докажем, Вадик? Витя, давай докажем!
Пусть знает каждый, на планете нашей:
Размер не важен! Размер не важен.

Давай замажем, что размер не важен?
Давай докажем, Витя? Вадик, давай докажем!
Пусть знает каждый, на планете нашей:
Размер не важен! Размер не важен.

На шоу ТНТ4 «Прожарка» Витя АК столкнулся с хейтерами лицом к лицу — Новости Челябинской области

Стендап-комики припомнят Вите АК его гангстерские треки, надоедливую рекламу казино и коллекцию солнцезащитных очков

Премьера! 3 сентября на ТНТ4 в 23:00 — «Прожарка Вити АК». Первое комедийное хейт-шоу, в котором известный рэпер выслушает жёсткие шутки в свой адрес от стендап-комиков и поп-звезды 90-х Андрея Григорьева-Апполонова.

По словам ведущего Ильи Соболева, в «Прожарке» ещё ни разу не было классного рэпера, и, чтобы не изменять традициям, позвали Витю АК. Сейчас Витя больше известен как автор самой надоедливой рекламы, множеством фитов со звёздами от Кобзона до Бузовой и участием в развлекательных шоу, но в начале «нулевых» на его творчестве выросло целое поколение. «Целое поколение, но не он сам!» — добавила участница проекта StandUp Елена Новикова.

На «Прожарку» Витя пришёл в своём фирменном образе — в тёмных очках. Ведущий Comedy Radio Евгений Чебатков считает, что у рэпера контракт с крупнейшими производителями таких очков: «Они платят миллионы, чтобы Витя АК никогда не носил их бренды»! По мнению участника «Открытого микрофона» Валеры Артюхова, когда перед глазами Вити пронесётся вся его жизнь, воспоминания прервутся рекламой интернет-казино. Комик Марк Сергиенко посмеялся над ростом гостя: «Ради музыки он отказался от карьеры садового гнома». Досталось и его творчеству — Ирина Приходько рассказала историю, как подростки на даче слушали новый альбом «АК-47», после чего встали на четвереньки и ушли в лес.

Витя АК, рэпер: «Прожарка» проходит на лёгкой волне, хоть шутки и жёсткие. Я вырос в городе Берёзовский, и, бывало, мы там между собой пожёстче «угорали». Но некоторые темы березовчанам были бы непонятны, особенно про мам, личную жизнь»

Поскольку рэп обогнал «попсу» и стал самым модным жанром, у звёзд поп-музыки накопилось достаточно хейта в адрес рэперов. Выслушать это придётся Вите АК, а слово от имени поп-музыки возьмёт тот самый «рыжий из Иванушек» — Андрей Григорьев-Апполонов. Он заявил, что «Иванушки» собирали «Олимпийский» своими песнями, а Вите для этого надо назваться «Ярмарка мёда» или «Выставка шуб». Андрей обвинил рэпера в плагиате, потому что он «первый начал шептать в микрофон всякую хрень». Витя АК удивился появлению Андрея: «думал, что его давно снесли вместе со всеми старыми пятиэтажками».

Андрей Григорьев-Апполонов, певец: «До «Прожарки» я не был лично знаком с Витей АК, но мне искреннее жаль, как на шоу его разгромили в пух и прах. Я бы не хотел оказаться на месте Вити! Даже в качестве гостя чувствовал себя не очень комфортно, потому что «Прожарка», мне кажется, иногда переходит рамки приличия, а такой юмор у меня больше вызывает неловкость. Сам я так жёстко не шучу, но, как говорится, «у балтийской молодёжи развлечения свои».

«Прожарщики» респектнули Вите, ведь без такой знаковой фигуры в русском рэпе не появились бы ни Оксимирон, ни Скриптонит — они просто послушали творчество АК и поняли, что нужно делать по-другому. Витя ответил стихотворением, в котором пообещал всегда оставаться самим собой и работать так же исправно, как настоящий АК-47.

Переверни календарь 3 сентября — «Прожарка Вити АК» в 23.00 на ТНТ4!

Персональный сайт — История АК

Хронологическая дискография группы «АК-47»

Хронологическая дискография — список альбомов какого-либо музыкального исполнителя, систематизированный относительно времени выхода альбомов, сборников и прочего. Недостаток хронологической дискографии в не разделении номерных альбомов от сборников и прочего материала. Такое разделение выполняется в тематической дискографии, которую можно найти на этой же странице, под хронологической дискографией.

Тематическая дискография группы «АК-47»


НОМЕРНЫЕ АЛЬБОМЫ:
2009 — «Березовский» — Формат — MP3 (320 kbps), размер архива — 161 Мб, дебютный альбом дуэта «АК-47».
2010 — «Мегаполис» — Формат — MP3 (320 kbps), размер архива — 185 Мб, второй альбом группы «АК-47», был записан при участии Ноггано, Купэ, Guf и др.
СОЛЬНЫЕ АЛЬБОМЫ:
2010 — «Два в одном» — Формат — MP3 (320 kbps), размер архива — 119 Мб, альбом записан Витей АК совместно с Tip. Макс АК участие в записи не принимал.
ДЕМО:
2005 — «Inkognito» — Формат — MP3 (128-320 kbps), размер архива — 143 Мб, альбом собран из треков, записанных Витей АК ещё до создания группы «АК-47».
ДРУГОЕ:
2010 — «Витя АК» — Формат — MP3 (48-320 kbps), размер архива — 600 Мб, сборник неизданных треков Вити АК, одного из участников дуэта «АК-47».
2010 — «Макс АК» — Формат — MP3 (56-320 kbps), размер архива — 42 Мб, альбом состоит из неизданных треков Макса АК, участника группы «АК-47».
2010 — «Неизданное» — Формат — MP3 (128-320 kbps), размер архива — 343 Мб, подборка неизданных треков группы «АК-47».
2010 — «Приглашения» — Формат — MP3 (80-320 kbps), размер архива — 47 Мб, альбом состоит из музыкальных приглашений на выступления группы «АК-47», исполненных самими участниками группы, Витей АК и Максом АК.
2010 — «Минуса» — Формат — MP3 (128-320 kbps), размер архива — 181 Мб, минуса группы «АК-47».
Немного о «АК-47»
АК-47 — российский рэп-дуэт из города Берёзовский, лауреат премии «Russia Street Awards» в номинации «Хип-хоп открытие года». Основанв 2005 году и назван в честь Автомата Калашникова.
Участники группы «АК-47» известных под псевдонимами Витя АК и Максим АК. Дебютный альбом дуэта «АК-47», получивший название «Berezovskiy», известный в дальнейшем как просто «Березовский», был выпущен в 2009 году, в 2010 за ним последовал альбом «МегаPolice», также получивший более простое народное название «Мегаполис».

Об этой группе известно очень мало, известно лишь то, что парни из города Берёзовский, что находится недалеко от Екатеренбурга, в 20-ти минутах езды и вот их ак 47 биография .


Участники группы это Витя и Макс! Пока известно, что Фамилия у Вити-Калашников, ему 21 год и знак зодиака у него рак! Про Максима неизвестно ничего, пока ничего такая вот ак 47 биография !
Парни раньше записывались дома, а теперь записывают свои хиты на студии Бастас рекордс. В их песнях много приколов, замарочек из нашей повседневной жизни, и практически в каждой песне они затрагивают тему про накурку! Отличный, уличный, стёбный рэп!
АК47 выступаютв местных клубах. Калаши популярны в своем городе Екатеренбурге и по Уралу.
Урал всегда был известен и уважаем своими рок-исполнителями, рок-группами. Наш рок всегда воспринимался как явление высококультурное, интеллектуальное и профессиональное, и конечно, оригинальное, неожиданное (что, наверное, важнее всего).
Это и Владимир Шахрин, и Агата Кристи. Из последних ярких, профессиональных и самобытных групп можно, на мой взгляд, выделить группу «Платино», чьи песни уже завоёвывают уважение и горячую любовь слушателей не только на Урале, в родном Екатеринбурге, но и по всей стране, участвуя в музыкальном проекте канала СТС «Стань Суперзвездой» (надо сказать, успешно участвуя).
Однако совсем недавно выяснилось, что Урал способен поражать не только роком, но и не менее популярным молодёжным музыкальным течением – рэпом а подтверждение тому ак 47 биография. Не так давно стали образовываться рэп-команды, такие как «Ek-playzz», «Elephant», «7-й легион».
Самой молодой и спорной из этих команд всеми однозначно и безоговорочно признаётся « АК-47 » (Витя и Максим). Творчество и биография этих двух ребят не отличается разнообразием тем и широкой проблематикой, все их хиты посвящены «движухам и травке». Но эта кажущаяся ограниченность совершенно не мешает Вите и Максиму создавать всё новые и новые треки и биты. Пожалуй, треков 50 у этой команды уже записано так вот с ак 47 биография.
Парадоксально, но присутствие в творчестве ребят одной-единственной темы не мешает им приобретать популярность. В Екатеринбурге и его пригородах « АК-47 » уже широко известна, и мало находится людей, которые не слышали бы даже названия. Правда, популярность команды весьма своеобразная: большая часть их слушателей – это, да простят меня читатели за грубый жаргон, гопники и им подобная публика. Можно даже сказать, что треки « АК-47 » написаны специально для людей именно такой культуры, другим понимание творчества команды даётся с трудом: «тупой гопо-рэп … что там слушать то? – ак 47 биография ».
Что же касается непременной составляющей популярности любого музыкального, и не только музыкального, проекта – общественного мнения, тут ситуация довольно противоречивая. С одной стороны, огромное количество почитателей и обожателей творчества парней: «Пацики вообще жарят ровно, просто и резко отделились от всех (в смысле, они далеко впереди)». Или: «Мне нравится Ак-47 (Витя и Максим). Очень нравятся все ихнеи песни, особенно «АК-47-Камон», «АК-47-Пацаны» Вообще обожаю их!».
Но есть и другая сторона медали ак 47 биография: «Вот я думаю, что нравится эта группа тем, кто до сих пор говорит слово «ихнеи». А так, вообще не вижу ничего суперского в этом коллективе, так как тексты их заставляют меня ужасаться, уши сворачиваются в трубочку, есть много гораздо лучших команд».

ак 47 биография

Или ещё более горячая тирада: «Простите, а чему завидовать? Тому, что песни только про накурку? Тому, что они знают, что такое «напас, паровоз»? Тому, что у них есть деньги на то что бы каждый день курить? Тому, что их знают много человек? Лучше пойти «Еk. playaz» послушать, смысла больше, и они хоть как-то пробились в люди, а «АК» со своими текстами дальше подъездов не уйдет. Через некоторое время их мозг уже настолько будет сплавлен, что тексты будут придумываться из одного слова».
Вот такая вот она, группа « АК-47 » и ак 47 биография. Противоречивая, в некотором роде скандальная и современная: «Мама говорит, это всё план тормозит». Но, наверное, таким и должен быть современный рэп, спорным и скандальным, идущим в ногу со временем.
Сообщить об ошибке админу!

Добавить этого поста к себе в:

↑Добавьте к себе чтобы не забыть!↑

Текст песни Витя АК feat. Купэ

Back once again for the renegade master
Добавь децибел, чтобы замигало красным.
И не смотри так косо на пацана ростовского,
Пусть голова без волос и сломанный нос.
Рост – один и семь, ношу – майки XL.
Когда я с майком в руке – не попади под прицел.
Я не плэйбой и не принц из сказок для бикс,
Но ближе к утру они говорят мне: “Остановись!”
Судить не торопись, смотря сверху вниз.
Там где большому тесно, мне – заебись.
Источник https://alllyr.ru/lyrics/song/95543-vitya-ak-feat-kupe-razmer-ne-vazhen/
Я опущу еще пониже стойку микрофона,
Для маленьких людей зачту маленькое промо.
Я почти не выше Вити – вы же видите сами,
Как малыши стелят высшими коротышами.
Я разработан по нано технологии.
Lil’Вадик в твоем доме. Check this out, man!

Давай замажем, что размер не важен?
Давай докажем, Витя? Вадик, давай докажем!
Пусть знает каждый, на планете нашей:

Давай замажем, что размер не важен?
Давай докажем, Вадик? Витя, давай докажем!
Пусть знает каждый, на планете нашей:
Размер не важен! Размер не важен.

Говорят у афро длинная балда,
Мне шепнула Оля, когда была пьяна.
Когда была пьяна, она делилась впечатлениями,
Что все-таки размер имеет значение.
Чтение по ее ботексным губам
Давало мне понять, что Оля – профессионал.
И о размерах с Олей лучше мне не спорить.
Вообщем это My Little Favorite Story.
Я в сговоре с Вадимом Купэ.
Места хватит мне на нераздвинутом канапе.
Много едет маленьких из Улан-Удэ.
Я слышал что в Москве врачи ноги тянут за лаве.
Мне бы mini cooper, чтобы супер-пупер
Пролетать по пробке на Садовом в будни.
Это не серьезно – мне сказали люди.
Не тыкай на купер, не зная, сколько в нем дури.
По размеру судишь – много не намутишь.
Наполеона помнишь? Это мой кореш.
Морковку любишь? Со сметаной будешь?
Ты такой миниатюрный – наверно много куришь.

Давай замажем, что размер не важен?
Давай докажем, Вадик? Витя, давай докажем!
Пусть знает каждый, на планете нашей:
Размер не важен! Размер не важен.

Давай замажем, что размер не важен?
Давай докажем, Витя? Вадик, давай докажем!
Пусть знает каждый, на планете нашей:
Размер не важен! Размер не важен.

Максимальная высота для пуль, выпущенных вертикально | Закрыть фокус исследования

максимальная высота для пуль уволенных вертикально

вес (зерна) 0,44 магнум 7,62 НАТО
калибр

скорость (м / сек) Velocity
(FT / s)
Максимальная высота (м) Максимальная высота (футы)
25 400 1 312 191 * 627 *
. 25 ACP 50 697 751 697 2287
.22 LR 40 383 1257 1179 3868
240 390 +1280 +1377 4518
150 840 2756 2400 7 874
. 30-06 M2 150 869 2,851 2,844 9 3331
. 30-06

6

180 180 823 2700 3 080 10 105
* Эти два значения были рассчитаны с использованием правила путешествия

Ссылки: Сэм Эллис и Джерри Мосс, Королевский военный колледж науки Суиндон Уилтшир; «Падающие пули: предельные скорости и исследования проникновения», Л. К. Хааг, Конференция по баллистике ран, апрель 1994 г., Сакраменто, Калифорния; Дэвид Мэддисон, Мельбурн, Австралия; Диаграмма была создана Close Focus Research

Оценка аппроксимаций функционала плотности и потенциалов неполноты базисного набора

17

[58] Prasad, VK; Халилян, М. Х.; Отеро-де-ла-Роза, А.;

DiLabio, G. A. BSE49, разнообразный высококачественный эталонный набор данных

энергий разделения химических связей.

Науч. Данные 2021 г. (представлены).

[59] Ribeiro, AJM; Холлидей, Г.Л.; Фернхэм, Н.;

Тайзак, Дж. Д.; Феррис, К.; Торнтон, Дж. М. Механизм

и Атлас каталитических сайтов (M-CSA): база данных механизмов реакции ферментов

и активных центров. Нуклеиновые кислоты

Рез. 2018, 46, Д618–Д623.

[60] Ньюкомб, М. В Энциклопедии радикалов в химии,

Биология и материалы; Чатгилиалоглу, К., Студер, А.,

Ред.; Интернет-библиотека Wiley, 2012.

[61] Mackie, I. D.; ДиЛабио, Г. А. Радикальные часы с открытием кольца

реакции: многие функционалы плотности с трудом удерживают время. Орг. биомол. хим. 2011,9, 3158–3164.

[62] Лукас, М. Д. Ф.; Рамос, М. Дж. Теоретическое исследование

механизма ингибирования самоубийства фермента пиру-

формиатлиазы метакрилатом. Варенье. хим. соц.

2005,127, 6902–6909.

[63] Цзоу Ю.; Сюэ, X.-С.; Дэн, Ю .; Смит III, AB;

Хоук, К. Факторы, контролирующие реактивность в гидро-

генерационном переносе атома и радикальных стадиях радикального релейного каскада

. Орг. лат. 2019, 21, 5894–5897.

[64] Ромеро-Сильва, А.; Мора-Диз, Н.; Alvarez-Idaboy, J. R.

Теоретическое исследование реакционной способности и селективности различных свободных радикалов с цистеиновыми остатками. АСУ Омега

2018,3, 16519–16528.

[65] Хейден, А.Э.; Патон, Р.С.; Беккер, Дж.; Лим, Ю.Х.;

Николау, К.; Хоук, К. Происхождение региоселективности

реакций Дильса-Альдера для синтеза бисан-

трахинонового антибиотика BE-43472B. Дж. Орг. хим.

2010,75, 922–928.

[66] Лан, Ю.; Данхайзер, Р.Л.; Хоук, К. Почему Nature Es-

жует согласованное [2+ 2+ 2] циклоприсоединение неконъюгированного цианодия

. Компьютерное исследование синтеза

a пиридина с участием Эне-Дильса-Альдера-

бимолекулярного механизма переноса водорода.Дж. Орг.

Хим. 2012, 77, 1533–1538.

[67] Чжэн Ю.; Тиль, В. Вычислительные данные о катализируемом ферментами [4+ 2] циклоприсоединении

. Дж. Орг. хим.

2017,82, 13563–13571.

[68] Сато М.; Ягишита, Ф .; Мино, Т .; Утияма, Н.; Pa-

тел, А.; Чуи, Ю.-Х.; Года, Ю.; Сюй, В .; Ногучи, Х .;

Ямамото Т. и др. Участие липокалиноподобного CghA

в декалинобразующем стереоселективном внутримолекулярном [4+ 2]

циклоприсоединении.ChemBioChem 2015, 16, 2294.

[69] Zhang, B.; Ван, КБ; Ван, В .; Ван, X .; Лю, Ф .;

Чжу, Дж.; Ши, Дж.; Ли, Л.Ю.; Хан, Х .; Сюй, К., и др.

Ферментативные [6+ 4]-циклоприсоединения в биосинтезе природных продуктов. Природа 2019, 568, 122–126.

[70] Майга-Вандиам, Б.; Корбу, А .; Массиот, Г.; Сотель, Ф .;

Ю, П.; Лин, Б.В.-Ю.; Хоук, К.Н.; Cossy, J. In-

внутримолекулярные подходы Дильса-Альдера к декалину

Ядро веронгидолида: происхождение экзо-селективности,

анализ DFT.Дж. Орг. хим. 2018, 83, 5975–5985.

[71] Бирн, М.Дж.; Лиз, Северная Каролина; Хан, LC; ван дер

Камп, M.W.; Малхолланд, AJ; Стач, JE;

Уиллис, С.Л.; Race, PR. Каталитический механизм

природной альдеразы Дильса раскрыт в молекулярных деталях. Дж.

Ам. хим. соц. 2016, 138, 6095–6098.

[72] He, C.Q.; Чен, TQ; Патель, А .; Карабиикоглу, С.;

Мерлик, Калифорния; Хоук, К. Влияние искажения, связи и энтропии на трансаннулярные реакции циклоприсоединения Дильса–Альдера 10–18-членных колец.Дж. Орг. хим. 2015,80,

11039–11047.

[73] Ю. П.; Патель, А .; Houk, K. Transannular [6+ 4] и am-

бимодальное циклоприсоединение в биосинтезе геронамида

A. J. Am. хим. соц. 2015, 137, 13518–13523.

[74] Pham, H.V.; Патон, Р.С.; Росс, А.Г.; Danishef-

небо, SJ; Хоук, К. Внутримолекулярные реакции Дильса-Альдера циклоалкенонов: стереоселективность, ускорение кислотой Льюиса

и эффекты галогенных заместителей.Варенье.

Хим. соц. 2014, 136, 2397–2403.

[75] Дуань А.; Ага.; Лю, Ф .; Цю, Х .; Гу, Ф.Л.;

Дойл, член парламента; Хоук, К. Диазоэфиры как диенофилы в

внутримолекулярных (4+ 2) циклоприсоединениях: вычислительные

исследования механизма. Варенье. хим. соц. 2017,

139, 2766–2770.

[76] Фелл, Дж. С.; Лопес, С.А.; Хиггинсон, CJ; Финн, М.;

Хоук, К. Теоретический анализ ретро-Дильса –

Ольховая реакционная способность оксанорборнадиентиола и амина

Аддукты.Орг. лат. 2017, 19, 4504–4507.

[77] Левандовски, Б.Дж.; Герат, Д.; Гэллап, Нью-Мексико; Houk, K.

Происхождение π-лицевой стереоселективности в тиофеновых 1-

Оксидных циклоприсоединениях. Дж. Орг. хим. 2018,83, 2611–

2616.

[78] Scholl, K.; Диллашоу, Дж.; Тимпи, Э.; Лам, Ю.-Х.; DeR-

att, L.; Бентон, Т.Р.; Пауэлл, JP; Хоук, К .; Mor-

gan, J.B. Промотированный хинином, энантиоселективный бор-

Связанная реакция Дильса-Альдера с помощью аномерного контроля конформации переходного состояния

.Дж. Орг. хим. 2018,

83, 5756–5765.

[79] Сух С.-Э.; Чен, С .; Хоук, К .; Chenoweth, DM

Механизм каскада тройной арин-тетразиновой реакции

: теория и эксперимент. хим. науч. 2018,9,

7688–7693.

[80] Тан Д.; Джеймисон, CS; Охаси, М .; Тан, М.-К.;

Хоук, К.; Tang, Y. Анализ генома Diels-Alderase cat-

анализирует образование цис-октагидродекалинов вари-

цидинов A и B. J.Являюсь. хим. соц. 2019, 141, 769–773.

[81] Шмидт Ю.; Лам, Дж. К.; Фам, Х.В.; Хоук, К .;

Vanderwal, C.D. Исследования внутримолекулярного циклоприсоединения Гимберта

арена/аллена Дильса и ольхи. Механические исследования

и расширение области применения полностью углеродных тросов. Дж.

Ам. хим. соц. 2013, 135, 7339–7348.

[82] Лян Ю.; Макки, Дж. Л.; Лопес, С.А.; Лю, Ф .;

Хоук, К. Контроль и проектирование взаимной ортогональности в

биоортогональных циклоприсоединениях.Варенье. хим. соц. 2012,

134, 17904–17907.

[83] Лю С.; Лей, Ю .; Ци, Х.; Лан, Ю. Реакционная способность для реакции Дильса –

Альдера кумуленов: анализ искажения-взаимодействия

вдоль пути реакции. Дж. Физ. хим. А

2014,118, 2638–2645.

[84] Ма, З.-Х.; Патель, А .; Хоук, К .; Hsung, R.P. Highly

Torquoselective Electrocyclizations and Competing 1, 7-

Hydrogen Shifts of 1-Azatrienes with Silyl Substitution

at the Allylic Carbon.Орг. лат. 2015, 17, 2138–2141.

[85] Охаси, М.; Лю, Ф .; Хай, Ю .; Чен, М .; Тан, М.-к.;

Ян З.; Сато, М .; Ватанабэ, К.; Хоук, К .; Тан, Ю.

SAM-зависимые катализируемые ферментами перициклические реакции

в биосинтезе природных продуктов. Nature 2017, 549, 502–

506.

[86] Yang, Z.; Донг, X .; Ю, Ю .; Ага.; Ли, Ю .; Джеймисон, К.;

Хоук, К. Взаимосвязь между соотношениями продуктов в ам-

бимодальных перициклических реакциях и длинами связей в переходных структурах.Варенье. хим. соц. 2018,140, ​​3061–

3067.

Эталонные данные для проверки реализации фоновой модели в программном обеспечении для определения орбиты и гравитационного поля

Альтамими, З., Ребишунг, П., Метивье, Л., и Коллие, X.: ITRF2014 : А новый выпуск моделирования Международной наземной системы отсчета нелинейные движения станций, J. Geophys. рез.-сол. Э., 121, 6109–6131, https://doi.org/10.1002/2016JB013098, 2016. a

Арнольд Д., Бертоне С., Ягги А., Beutler, G., и Mervart, L.: GRAIL определение гравитационного поля с использованием подхода небесной механики, Icarus, 261, 182–192, https://doi.org/10.1016/j.icarus.2015.08.015, 2015. a

Бартельмес, Ф. и Фёрсте, К.: Формат ICGEM, Технический отчет, GFZ Потсдам, Германия, Департамент 1 геодезии и дистанционного зондирования, доступно по адресу: http://icgem. gfz-potsdam.de/ICGEM-Format-2011.pdf (последний доступ: 1 декабря 2020 г.), 2011 г. a

Bizouard, C ., Ламберт С., Гаттано К., Беккер О. и Ричард Дж.-Ю.: Решение IERS EOP 14C04 для параметров ориентации Земли в соответствии с ITRF 2014, Ж. Геодезия, 93, 621–633, https://doi.org/10.1007/s00190-018-1186-3, 2018. a

Каррере Л., Лайард Ф., Кансет М., Гийо А. и Пико Н.: FES 2014, новый приливная модель – результаты валидации и перспективы улучшений, ESA LPS 2016: 9-13 мая 2016 г., Конференция Living Planet, Прага, Чехия, 2016 г. a, b

Дач, Р., Лутц, С., Вальзер, П. и Фридез, Ф.: Бернская версия программного обеспечения GPS 5.2, Документация, Бернский университет, Bern Open Publishing, https://doi.org/10.7892/boris.72297, 2015. a

Дале, К., Мурбок, М., Флехтнер, Ф., Добслав, Х., Михалак, Г., Ноймайер, К. Х., Абрикосов О., Райнхольд А., Кениг Р., Зульцбах Р., Фёрсте, C.: Ежемесячный временной ряд гравитационного поля GFZ GRACE RL06: подробности обработки и оценка качества, Remote Sens. -Basel, 11, 2116, https://doi.org/10.3390/rs11182116, 2019.Геофиз. Res.-Oceans, 107, 71713, https://doi.org/10.1029/2001JC001224, 2002. a, b

Добслав Х., Бергманн-Вольф И., Дилл Р., Поропат Л., Томас, М., Дале, К., Эссельборн, С., Кениг, Р., и Флехтнер, Ф.: Новая модель высокого разрешения неприливная изменчивость атмосферы и океана для устранения наложения спутников гравитационные наблюдения: AOD1B RL06, Geophys. Дж. Междунар., 211, 263–269, https://doi.org/10.1093/gji/ggx302, 2017. a, b

Дудсон, А. Т. и Лэмб, Х.: Гармоничное развитие приливообразующих потенциал, П.Рой. соц. Лонд. А, 100, 305–329, https://doi.org/10.1098/rspa.1921.0088, 1921. a, b

Эллмер, М. и Майер-Гюрр, Т.: Высокоточная динамическая интеграция орбиты для космическая гравиметрия в связи с продолжением GRACE, Adv. Космические Рез., 60, 1–13, https://doi.org/10.1016/j.asr.2017.04.015, 2017. a

Фей, А. Л., Гордон, Д., и Джейкобс, К. С.: Вторая реализация Международная небесная система отсчета с помощью интерферометрии со сверхдлинной базой, Техническая записка IERS № 35, Verlag des Bundesamts für Kartographie und Geodäsie, Франкфурт-на-Майне, Германия, 2009 г. a

Фёрсте К., Бруинсма С. Л., Абрикосов О., Лемуан Ж.-М., Марти Ж. К., Флехтнер Ф., Бальмино Г., Бартельмес Ф. и Бьянкаль Р.: EIGEN-6C4 последняя комбинированная модель глобального гравитационного поля, включая данные GOCE до степени и заказ 2190 GFZ Potsdam и GRGS Toulouse, GFZ Data Services, https://doi.org/10.5880/icgem.2015.1, 2014. a, b

Folkner, WM, Williams, JG, and Boggs, DH: The Planetary and Lunar Ephemeris DE 421. Отчет о ходе работы межпланетной сети, том 42 -178, 1–34, режим доступа: https://ipnpr.jpl.nasa.gov/progress_report/42-178/178C.pdf (последний доступ: 1 декабря 2020 г.), 2009. a, b

Фриис-Кристенсен, Э., Люр, Х., Кнудсен, Д., и Хаагманс , Р.: Рой – Ан Миссия по наблюдению за Землей, исследующая Geospace, Adv. Космические Рез., 41, 210–216, https://doi.org/10.1016/j.asr.2006.10.008, 2006. a

Glaser, S., König, R., Neumayer, K. H., Nilsson, T. , Хейнкельман Р., Флехтнер Ф. и Шух Х.: О влиянии локальных связей на данные реализация глобальных наземных систем отсчета, Дж. Геодезия, 93, 655–667, https://doi.org/10.1007/s00190-018-1189-0, 2019. a

Хейсканен, В. А. и Мориц, Х.: Физическая геодезия, WH Freeman and Company, Сан-Франциско, США, 1967. a

IEEE-754: Стандарт IEEE для двоичных арифметических операций с плавающей запятой в ANSI/IEEE Std 754–1985, 1–20, https://doi.org/10.1109/IEEESTD.1985.82928, 1985 . a

IERS: обновление соглашений IERS 2010, гл. 7.1.4, доступно по адресу: http://iers-conventions.obspm.fr/content/chapter7/icc7.pdf (последний доступ: 1 декабря 2020 г.), 2018.a

Ягги А., Мейер У., Лассер М., Дженни Б., Лопес Т., Флехтнер Ф., Дале, К., Фёрсте К., Майер-Гюрр Т., Квас А., Лемуан Ж.-М., Бургонь С., Вайгельт, М., и Грох, А.: Международная комбинированная служба Гравитационные поля с переменными во времени (COST-G) — начало этапа эксплуатации и перспективы на будущее, Симпозиумы IAG, Springer, Берлин, Гейдельберг, 1–9, https://doi.org/10.1007/1345_2020_109, 2020. a

Johnston , Г., Ридделл, А., и Хауслер, Г. : Международная служба GNSS, Springer Handbooks, Cham, 967–982, https://doi.org/10.1007/978-3-319-42928-1_33, 2017. a

Кох И., Флури Дж., Наэйми М. и Шабанлуи А.: LUH-GRACE2018: Новое время Серия ежемесячных решений гравитационного поля от GRACE, IAG Symposia, Springer, Berlin, Heidelberg 1–9, https://doi.org/10.1007/1345_2020_92, 2020. a, b

Квас А., Бехзадпур С., Эллмер М., Клингер Б., Штрассер С., Зехентнер Н., и Майер-Гюрр, Т.: ITSG-Grace2018: Обзор и оценка нового Временные ряды гравитационного поля только для GRACE, J. Geophys. Рез.-Сол. Ea., 124, 9332–9344, https://doi.org/10.1029/2019JB017415, 2019. a

Landerer, F. W., Flechtner, F. M., Save, H., Webb, F. H. ., Бандикова Т., Бертигер В. И., Беттадпур С. В., Бьюн С. Х., Дале К., Добслав Х., Фанесток Э., Харви Н., Канг З., Круизинга Г. Л. Х., Лумис Б. Д., Маккалоу К., Мурбек М., Нагель П., Пайк М., Пай Н., Пул С., Стрекалов Д., Тамисиа М. Э., Ван Ф., Уоткинс М. М., Вен Х.-Ю., Визе, Д. Н. и Юань Д.-Н.: Расширение записи данных о глобальных массовых изменениях: GRACE Последующая производительность приборов и научных данных, Geophys. Рез. Lett., 47, e2020GL088306, https://doi.org/10.1029/2020GL088306, 2020. a

Майер-Гюрр, Т. и Квас, А.: Сравнение программного обеспечения COST-G, Технологический университет Граца, доступно по адресу: ftp://ftp.tugraz.at/outgoing/ITSG/COST-G/softwareComparison/, 2019. a

Мейер, У., Ягги, А., Джин, Ю., и Бейтлер, Г.: AIUB-RL02 : улучшенный временные ряды месячных гравитационных полей по данным GRACE, Geophys. Дж. Int., 205, 1196–1207, https://doi.org/10.1093/gji/ggw081, 2016. a

Наими, М.: модифицированный метод Гаусса-Джексона для численного интегрирования уравнения в вариациях, Тезисы геофизических исследований, Vol. 20, EGU2018-1513-2, 2018 г., Генеральная ассамблея EGU 2018, Вена, Австрия, 8–13 апреля 2018 г. : Международный лазер Ранжирование службы, Adv. Космические исследования, 30, 135–143, https://doi.org/10.1016/S0273-1177(02)00277-6, 2002. a

Пети Г. и Лузум Б.: Соглашения IERS (2010 г.), Техническая записка IERS № 36, Verlag des Bundesamts für Kartographie und Geodäsie, Франкфурт-на-Майне, Германия, 2010 г. a, b, c, d, e, f

Prange, L., Orliac, E., Dach, R., Arnold, D., Beutler, G., Schaer, S., and Jäggi, A.: Решение CODE с пятью системами орбиты и часов – проблемы анализ мульти-GNSS данных, J. Geodesy, 91, 345–360, https://doi.org/10.1007/s00190-016-0968-8, 2017. a

Савченко Р. и Бош В.: EOT11a – новая модель прилива от Multi-Mission Альтиметрия, совещание OSTST, Сан-Диего, США, 19–21 октября, Научная группа по топографии поверхности океана (OSTST), 2011 г. a, b

Strasser, S., Майер-Гюрр, Т., и Зехентнер, Н.: Обработка GNSS созвездия и сети наземных станций, использующие необработанные наблюдения подход, J. Geodesy, 93, 1045–1057, https://doi.org/10.1007/s00190-018-1223-2, 2019. a

Тапли, Б. Д., Беттадпур, С., Уоткинс, М. ., и Рейгбер, К.: Гравитация восстановление и климатический эксперимент: обзор миссии и первые результаты, Геофиз. Рез. Письма, 31, L09607, https://doi.org/10.1029/2004GL019920, 2004. a

Тубул П., Виллемено Э., Фулон Б. и Жослен В. : Акселерометры для Космические миссии CHAMP, GRACE и GOCE: синергия и эволюция, бол. Геофис. Теор. Appl., 40, 321–327, 1999. a

Weigelt, M., van Dam, T., Jäggi, A., Prange, L., Tourian, M. J., Keller, W., и Снейв, Н.: Переменный во времени гравитационный сигнал в Гренландии, обнаруженный Межспутниковое отслеживание высокого-низкого уровня, J. Geophys. рез.-сол. Эа., 118, 3848–3859, https://doi.org/10.1002/jgrb.50283, 2013. a, b

Zhu, S., Reigber, C. и König, R.: Интегрированная настройка CHAMP, GRACE, и данные GPS, Дж.Геодезия, 78, 103–108, https://doi.org/10.1007/s00190-004-0379-0, 2004. a

Корреляционно-обменные функционалы для ширины запрещенной зоны твердых тел: тест, репараметризация и машинное обучение

Поскольку надежная оценка производительности не может быть снижена к одному значению, мы будем использовать в нашем анализе набор статистически значимых величин 132 . В частности, мы прибегаем к ранговой корреляции Кендалла 133 τ и коэффициентам корреляции Пирсона r ; коэффициенты линейной подгонки 90 157 y 90 158 = 90 157 x 90 158 + 90 157 b 90 158 для расчетной ширины запрещенной зоны по сравнению с экспериментальной; средняя абсолютная ошибка \({\rm{MAE}}=\mathop{\sum}\nolimits_{i = 1}^{n}| {y}_{i}-{y}_{i,\exp} |/п\); средняя ошибка \({\rm{ME}}=\mathop{\sum}\nolimits_{i = 1}^{n}({y}_{i}-{y}_{i,\exp}) / п \); стандартное отклонение ошибки \(\sigma =\sqrt{\mathop{\sum}\nolimits_{i = 1}^{n}{({y}_{i}-{y}_{i,\exp}- {\rm{ME}})}^{2}/n}\); медианная ошибка MnE; межквартильный размах IQR; медиана абсолютных отклонений от медианы MADM; средняя абсолютная процентная ошибка \({\rm{MAPE}}=100\times \mathop{\sum}\nolimits_{i = 1}^{n}| {y}_{i}-{y}_{i ,\exp }|/(n\ {y}_{i,\exp })\); и средняя процентная ошибка ,\exp})/(n\{y}_{i,\exp})\).

Подчеркнем, что экспериментальные значения ширины запрещенной зоны имеют планку погрешности, которую часто очень трудно определить. Более того, существует множество эффектов (температура, качество образца, подгонка и т. д.), которые могут ограничивать точность экспериментальных значений. В контексте нашего набора данных это уже подробно обсуждалось в работе. 43 .

Чтобы лучше понять поведение функционалов, мы далее разделяем наш анализ на подмножества материалов sp и fd , где первый состоит из материалов, состоящих из химических элементов только с s и p валентных электронов, а в последнюю входят остальные соединения.Мы также рассматриваем подмножество, обозначенное TB67, полученное в результате перехвата настоящего набора данных и набора данных ссылки. 76 . Это позволяет нам сравнить влияние размера набора данных на вычисляемые величины. Помимо размера, основное различие между этими двумя наборами данных заключается в отсутствии магнитных соединений в настоящей работе (шесть антиферромагнитных оксидов были в наборе данных из 76 соединений, использованных в ссылке 76 ).

В идеале мы должны создать дополнительные подмножества, относящиеся к природе соединений (ионные, ковалентные, ван-дер-ваальсовые и т. д.).). Хотя физической интуиции может быть достаточно для классификации некоторых соединений таким образом, отсутствие строгих критериев разделения означает, что мы не можем сделать это в большом масштабе существующего набора данных.

Чтобы представить статистические данные, мы прибегаем к радарным графикам, которые обеспечивают довольно интуитивно понятный обзор наиболее важных статистических величин, которые мы используем для количественной оценки ошибок. Точные числовые значения представлены в таблице SI дополнительной информации.

Средние значения ошибок для наборов материалов, содержащих каждый элемент периодической таблицы, а также средние значения ошибок для определенных диапазонов промежутков можно найти на дополнительных рисунках.С1 и С2. Кроме того, дополнительные рис. S3–S26 показывают сравнение значений ширины запрещенной зоны и ошибок между выбранными парами функционалов. На дополнительном рис. 27 сравниваются другие статистические переменные для всего набора данных, а на рис. S28 показано количество ложных металлов, предсказанное каждым функционалом. В таблице SII перечислены идентификаторы ICSD и составы 85 материалов, использованных для репараметризации функционалов, а в таблице SIII приведены композиционные особенности, используемые для выбора функций машинного обучения.Дополнительная информация также содержит электронную таблицу со всеми рассчитанными ширинами запрещенной зоны.

На рис. 1–3 мы изображаем радарные графики для всех изученных здесь функционалов. Для сравнения мы включаем также функционалы, изученные в [1]. 43 , хотя в дальнейшем мы сосредоточимся на новых результатах. Обсуждение результатов в разделах «LDA», «GGA» и «meta-GGA» будет в основном основано на анализе ME, MAE, MPE и MAPE. Краткое обсуждение анализа с использованием других статистических переменных представлено в разделе «Другие показатели».

Рис. 1: Радарные диаграммы, отображающие статистические величины, рассчитанные в этом тесте (MAE, ME, ∣ b ∣, σ и IQR в эВ; MPE и MAPE в %).

Здесь мы показываем радарные диаграммы функционалов LDA и GGA, кроме LB94.

LDA

Начнем анализ ошибок с Sloc (рис. 1б). Несмотря на то, что это очень простой функционал, он содержит удивительно небольшие ошибки. С MAPE, равным 36%, и MPE, равным -11%, он превосходит как LDA (51% и -47% соответственно), так и PBE (46% и -41% соответственно) на этом фронте (см.С3). С точки зрения ME (-0,43 эВ) и MAE (0,66 эВ) ошибки Sloc примерно в два раза меньше, чем с LDA и PBE. При меньшем размере выборки подмножества TB67 заметно меняются МЭ и МАЭ (увеличиваются до -0,71 и 0,91 эВ соответственно), но в меньшей степени для МРЕ и МАРЕ.

Во всей периодической таблице Sloc имеет низкий MAPE, за исключением Pd и Pb (дополнительный рисунок S1). Как обычно, включение спин-орбитальной связи должно улучшить результаты для твердых тел с элементом Pb, когда Sloc дает слишком большую запрещенную зону.

GGA

На уровне GGA потенциал LB94 является в основном наименее эффективным методом (рис. 2a), будучи почти на равных с LDA, PBE и PBEsol (дополнительный рис. S4). Для большинства соединений LB94 увеличивает ширину запрещенной зоны по сравнению с LDA/PBE/PBEsol, но это умеренно и далеко не систематически, поскольку во многих случаях ширина запрещенной зоны LB94 на самом деле меньше. Кроме того, количество предсказанных ложных металлов составляет 50, в то время как для LDA/PBE/PBEsol 43 оно находилось в диапазоне 30–35.

Рис. 2: Радарные графики, отображающие статистические величины, рассчитанные в этом тесте (MAE, ME, ∣ b ∣, σ и IQR в эВ; MPE и MAPE в %).

Здесь мы показываем радарные графики LB94 и набор функционалов мета-GGA.

Значения запрещенной зоны, рассчитанные с помощью AM05 (рис. 1f), очень похожи на значения, полученные с помощью PBE (дополнительный рис. S5). С 37 ложными металлами AM05 работает аналогично LDA/PBE/PBEsol и представляет собой небольшое улучшение по сравнению с LB94.

Функционал SOGGA11 (рис. 1e) имеет лучшую производительность, чем LDA и все рассмотренные выше GGA, поскольку дает в среднем меньшие ошибки, как видно из M(A)E, равного −0,81 эВ (0,90 эВ) и M( A) PE -33% (42%). Он предсказывает 28 ложных металлов, что немного лучше, чем PBE. Несмотря на это улучшение, недооценка ширины запрещенной зоны все еще велика.

EV93PW91 (рис. 1h) еще больше улучшает результаты SOGGA11 с M(A)E -0,7 эВ (0,8 эВ) и M(A)PE -23% (37%). Это улучшение наблюдается как в подмножествах sp , так и fd , а также в целом в диапазоне от малых до средних значений ширины запрещенной зоны (<4 эВ).Как и в случае предыдущих GGA, средние ошибки в подмножестве fd меньше, чем в подмножестве sp , хотя для процентных ошибок ситуация обратная. Как видно на дополнительном рисунке S7, это связано с преобладанием меньших пробелов в подмножестве fd . С прогнозируемыми 17 ложными металлами он очень близок к Sloc по этому показателю.

Мы заканчиваем обсуждение результатов на ступени GGA с AK13LDA (рис. 1i). С M(A)PE 14% (38%) и M(A)E 0.05 эВ (0,58 эВ), это наиболее точный GGA среди протестированных в данной работе функционалов. Его очень маленькое ME указывает на центрированный характер распределения ошибок. Как оказалось, этот результат достигается не за счет в целом хорошего поведения, а скорее за счет компенсации ошибок между различными подмножествами. Для материалов sp AK13LDA имеет тенденцию завышать значения ширины запрещенной зоны, особенно малых, менее 2 эВ. Для материалов fd наблюдается общее занижение.В результате общее распределение процентных ошибок почти симметрично (дополнительный рис. S7). С предсказанием только 10 ложных металлов это самый надежный GGA для идентификации полупроводников. В целом это делает AK13LDA лучшим функционалом GGA, проверенным в этой работе, в частности, для ширины запрещенной зоны более 1 эВ. Его производительность в целом довольно похожа (хотя и немного хуже для M(A)PE) на другой GGA, который мы тестировали в исх. 43 , HLE16. Следует отметить, что, в зависимости от компьютерного кода, расчеты с помощью AK13LDA могут быть сопряжены с численными трудностями, особенно в случаях больших градиентов, и может быть трудно достичь сходимости самосогласованного поля.Этот тип поведения сходимости не редкость для функционалов, которые демонстрируют неровные или необычные потенциалы, такие как AK13LDA (см. графики потенциала AK13LDA в ссылке 134 ).

Все рассматриваемые GGA, за исключением AK13LDA, демонстрируют общую тенденцию к недооценке ширины запрещенной зоны. Что касается химического состава, GGA демонстрируют самые большие ошибки для соединений, содержащих Ni, Pd, Pt и Pb (см. Дополнительный рисунок S1). Любопытно, что AK13LDA, похоже, больше всего страдает от этого состояния, несмотря на его общую лучшую производительность.

мета-GGA

Обращаясь теперь к мета-GGA, мы начнем с PKZB (рис. 2e). Этот функционал представляет средние ошибки, очень похожие на SOGGA11, тем не менее PKZB уменьшает количество прогнозируемых ложных металлов (с 28 до 20), особенно в подмножестве fd . Также, как и SOGGA11, PKZB плохо работает с соединениями Ni и Pt (дополнительный рисунок S1).

TPSS, revTPSS, TM и revTM (рис. 2 f–i), как оказалось, дают очень похожие результаты на PKZB. Это следует не только из их средних ошибок, но и из прямого сравнения результатов расчетов (дополнительный рис.С8). Мы просто отметим, что все эти функционалы предсказывают большее количество ложных металлов, чем PKZB (20 для PKZB, 28 для TPSS, 30 для revTPSS, 24 для TM и 30 для revTM), и что revTPSS и revTM оба предсказывают больше ложных металлов. чем их соответствующие родительские функционалы TPSS и TM.

МВС (рис. 3а) выделяется как один из немногих протестированных здесь функционалов с положительным MPE (2,4%). Это связано с большим переоцениванием ширины запрещенной зоны менее 1  эВ, в то время как за пределами этого диапазона он недооценивает ширину запрещенной зоны, но работает лучше, чем предыдущие мета-GGA.Он также работает явно лучше для предсказания ложных металлов, всего 11.

Рис. 3: Радарные диаграммы, отображающие статистические величины, рассчитанные в этом тесте (MAE, ME, ∣ b ∣, σ и IQR в эВ; MPE и MAPE в %).

Здесь мы показываем радарные графики набора мета-GGA и гибридных функционалов.

Как и ожидалось, rSCAN (рис. 2k) работает в целом аналогично SCAN 43 , rSCAN достигает M(A)PE -23% (37%), а SCAN ведет к -27% (38%).Заметным отличием является описание малых запрещенных зон. Для ширины запрещенной зоны менее 1 эВ MPE для SCAN составляет около 25%, тогда как для rSCAN оно снижается до 10%. Для обоих функционалов MAPE для этих малых запрещенных зон велико (75%). С элементарной точки зрения, самое большое различие заключается в том, что rSCAN дает гораздо большие ошибки для соединений Pt (с MAPE 180%), чем SCAN (MAPE 51%). rSCAN улучшает количество прогнозируемых ложных металлов, 15, по сравнению с 20 SCAN.

Среди недавно протестированных функционалов HLE17 является одним из лучших (рис. 3г). Несмотря на то, что это очень простое (эмпирическое) масштабирование TPSS, оно дает значительно лучшие результаты, чем все обсуждавшиеся до сих пор мета-GGA (PKZB, TPSS и т. д.) по каждому показателю. HLE17 не только уменьшает недооценку ширины запрещенной зоны (ME = -0,44 эВ), но и последовательно для подмножеств sp и fd (ME составляет -0,42 и -0,45 эВ соответственно). С другой стороны, такие хорошие результаты HLE17 на самом деле не являются неожиданными, поскольку, как уже упоминалось выше, этот функционал был эмпирически подогнан для точности для запрещенных зон.На дополнительном рисунке S11 показано сравнение расчетных зазоров между TPSS и HLE17. Хотя наблюдается линейный тренд, мы можем наблюдать больший разброс результатов, чем в предыдущих случаях. Линейная аппроксимация данных (TPSS/HLE17) дает a = 1,1 и b = 0,3, из чего мы ясно видим тенденцию HLE17 предсказывать большую ширину запрещенной зоны, чем TPSS. Оба этих наблюдения были ожидаемы, поскольку HLE17 увеличивает обменный вклад по отношению к TPSS, что приводит к увеличению ширины запрещенной зоны. Помимо этого, другие показатели, такие как стандартное отклонение σ (0,82 эВ), IQR (0,75 эВ), MnE (-0,30 эВ) и MAE (0,60 эВ), также улучшаются в различных подмножествах. Наиболее поразительными являются изменения средних (абсолютных) процентных ошибок, которые варьируются от -37% (43%) для TPSS до -11% (31%) для HLE17. Эти результаты получены в основном из улучшенного описания материалов с малой шириной запрещенной зоны sp (дополнительный рисунок S12), что также объясняет крошечный MPE, равный 0,28%, в этом подмножестве.В целом, хорошее качество HLE17 также видно при сравнении подмножества TB67 среди функционалов. С 17 предсказанными ложными металлами HLE17 работает на том же уровне, что и Sloc в этом аспекте.

Из рис. 2n видно, что функционал TASK очень близок по производительности к AK13LDA. Это подтверждается прямым сравнением на дополнительных рисунках. S14 и S15, что в свою очередь делает общее обсуждение этого функционала очень похожим на AK13LDA. Однако эти функционалы демонстрируют другое поведение в подмножестве TB67. Здесь TASK работает аналогично PBE0, переоценивая маленькие промежутки и недооценивая большие, но с гораздо лучшими характеристиками для средних промежутков. Это можно понять, взглянув на ошибки в этом подмножестве: M(A)E -0,4 эВ (0,8 эВ) и M(A)PE 14% (41%). Кроме того, TASK и AK13LDA имеют одинаковый отпечаток ошибки элемента (при этом Ni, Pt и Pb показывают самые большие ошибки) и количество ложных металлов (11 и 10 соответственно).

Рассматривая теперь мета-GGA семейства Minnesota, M06-L (рис.3b) показывает отпечаток, очень похожий на PKZB, TPSS, revTPSS, TM и revTM, но с улучшенными результатами. На самом деле, при M(A)E, равном -0,8 эВ (0,8 эВ) и M(A)PE, равном -30% (38%), M06-L показывает результаты, довольно похожие на SCAN и потенциал BJ, которые были протестированы в исх. . 43 (результаты воспроизведены на рис. 2м и б соответственно).

Функциональный revM06-L (рис. 3c) работает совсем иначе, чем его родительский M06-L, но гораздо больше похож на MVS, как показано на дополнительном рис. S16. Однако, сравнивая M(A)E и M(A)PE для revM06-L и HLE17, результаты одинакового качества, и фактически количество ложных металлов составляет всего 10 для revM06-L (17 для HLE17).Таким образом, как и HLE17, revM06-L следует рассматривать как функционал с повышенной точностью по отношению к большинству других мета-GGA. Самые большие ошибки с revM06-L относятся к соединениям с атомами Ni и Pt (дополнительный рисунок S1).

MA(P)E M11-L чем-то похож на M06-L, т.е. хуже, чем HLE17 и revM06-L, но лучше, например, TPSS или revTPSS. Примечательно, что M11-L демонстрирует такое же завышение, что и MVS и revM06-L, для ширины запрещенной зоны менее 1 эВ, что отвечает за несоответствие между MAPE (40%) и MPE (-4%).

Наконец, обратимся к MN12-L и MN15-L (рис. 3e, f), которые работают аналогично, хотя последний немного лучше первого для M(A)E и MP(A)E. Это также можно увидеть, непосредственно сравнив результаты двух функционалов (дополнительный рис. S18). Эти два функционала в целом уступают HLE17.

Мы заканчиваем с потенциалом RPP (рис. 2d), который при M(A)E, равном -0,6 эВ (0,7 эВ) и M(A)PE, равном -22% (36%), работает почти так же, как rSCAN ( а значит и СКАН).

Сводка по MAE и MAPE

MAE и MAPE большинства функционалов, протестированных в настоящей и предыдущей 43 работах, показаны на рис. 4. Эта визуальная сводка ясно показывает, какие функционалы наиболее точно воспроизводят экспериментальные результаты. Потенциал mBJ и гибрид HSE06 являются наиболее точными как для MAE, так и для MAPE. Глядя на MAPE, пятью наиболее эффективными функционалами являются mBJ, HSE06, HLE17, HLE16 и MN15-L, а учитывая MAE, мы можем выбрать mBJ, HSE06, TASK, HLE14 и AK13LDA.Учитывая чрезвычайно простую математическую форму, производительность Sloc очень интересна. Для сравнения отметим, что результаты исх. 77 , полученные на том же наборе данных с вычислительно быстрым потенциалом GLLB-SC 135 , составляют 0,7 эВ и 39% для MAE и MAPE соответственно, что очень похоже, например, на MVS или EV93PW91. Кроме того, среди пяти гибридных функционалов, протестированных в исх. 43 , HSE06 является наиболее точным. Здесь также напомним, что потенциал mBJ также хорошо работает (аналогично HSE06) для антиферромагнитных оксидов с локализованными 3 d -состояниями (в настоящей работе не рассматривались), в то время как все другие GGA или мета-GGA явно неэффективны. хуже для этих систем 16,17,76 .

Рис. 4: Обзор MAE и MAPE всех изученных функционалов.

MAE (ось x) и MAPE (ось y) для функционалов, включенных в эту работу и в ссылку. 43 .

Другие метрики

Использование других метрик может обеспечить другой способ сравнения производительности функциональных возможностей или выявления тенденций. Например, стандартное отклонение σ лежит в диапазоне от 0,75 эВ (ТАСК) до 1,09 эВ (М11-Л). Это указывает на то, что TASK, а также RPP более систематически приводят к одной и той же ошибке, чем другие функционалы. Аналогичная дисперсия наблюдается для IQR, который варьируется от ~0,75 эВ (RPP и HLE17) до 1,04 эВ (LB94), а MADM — от ~0,36 эВ (RPP и HLE17) до 0,52 (LB94). MnE представляет еще несколько интересных деталей, поскольку AK13LDA является единственным функционалом (наряду со всеми гибридными функционалами, испытанными в ссылке 43 ) с положительным (и очень малым) значением этой величины (0,07 эВ). Это неудивительно, учитывая завышенную оценку ширины запрещенной зоны менее 1 эВ в сочетании с небольшими ошибками для большей ширины запрещенной зоны, как обсуждалось ранее.Из остальных функционалов, в том числе проверенных в исх. 43 , HSE06 (0,0 эВ), revM06-L (-0,1 эВ) и mBJ (-0,1 эВ) представляют наименьшие абсолютные значения MnE.

С точки зрения воспроизведения экспериментальных трендов с линейной подгонкой ( y = ax + b ) функционалы, приводящие к наименьшей ошибке в данной работе, это Sloc, AK13LDA и TASK. Sloc довольно хорошо сбалансирован, так как при коэффициентах a = 0,82 и b = 0. 04 эВ, она одновременно близка к оптимальным значениям для обеих величин. С другой стороны, AK13LDA и TASK дают значения и , равные 0,96 и 0,90, соответственно, тогда как большинство других функционалов дают значения и в диапазоне 0,62–0,77. Их точки пересечения ( b = 0,15 и 0,27 эВ соответственно) хуже, чем у Sloc. Поскольку b обычно ассоциируется с систематическими ошибками, AK13LDA может быть легче улучшить, чем Sloc. Среди методов, протестированных в нашей предыдущей работе 43 , потенциал mBJ показывает наилучшее линейное соответствие, с a = 0.88 и b = 0,10 эВ, что в целом соответствует качеству Sloc и AK13LDA.

В подмножествах соединений sp и fd функционалы Sloc и AK13LDA имеют сходное поведение. Для sp они сохраняют аналогичные значения a (0,84 для Sloc и 0,97 для AK13LDA), но худшие значения для b (0,20 для Sloc и 0,40 для AK13LDA). Однако для подмножества fd оба функционала работают значительно хуже.

Функциональная репараметризация

В разделе «Результаты и обсуждение» и в исх. 43 , мы представили большое количество статистических данных по расчету ширины запрещенной зоны с использованием различных функционалов. Теперь вместо этого мы систематически изучаем характеристики нескольких выбранных функционалов для ширины запрещенной зоны в зависимости от внутренних параметров функционала. Это позволяет не только оптимизировать функционал, но и лучше понять их поведение в целом. Для этого мы выбирали хотя бы по одному функционалу из каждой ступени, за исключением гибридов, из-за их вычислительной стоимости.

Из-за большого количества расчетов, необходимых для этой задачи, мы не использовали полный набор данных. Вместо этого мы решили построить подмножество, состоящее из 85 материалов (перечисленных в дополнительной таблице SII) с наименьшим количеством электронов и не проявляющих сильной спин-орбитальной связи. Хотя это важно для вычислительных целей, мы хорошо понимаем, что этот выбор может привести к систематической ошибке. Тем не менее отметим, что большое количество тестов и бенчмарков часто проводится с одинаковыми небольшими наборами данных 76,86,136,137,138 .

Используя этот сокращенный набор данных, мы выбрали лучшие параметры для оптимизации размера запрещенной зоны. Функционалы, определенные с этими подобранными параметрами, будут обозначаться префиксом «t-», чтобы отличить их от их обычных аналогов. Радарные графики, изображающие ошибки подобранных функционалов, можно найти на рис. 5.

Рис. 5: Радарные графики, отображающие статистические величины, рассчитанные в этом тесте (MAE, ME, ∣ b ∣, σ и IQR в эВ, MPE и MAPE в %).

Результаты для переоптимизированных функционалов: ( a ) t-Sloc, ( b ) t-PBE1, ( c ) t-PBE2, ( d ) t-HLE17, ( е 900 -rSCAN, ( f ) t-mBJ, ( г ) t-RPP.

Мы начнем наш анализ со Sloc, учитывая его удивительно хорошие результаты и чрезвычайно простую форму. На рис. 6 мы представляем MAPE как функцию двух параметров Sloc, а именно a и b (уравнение 4). На рисунке также показаны параметры, соответствующие стандартному функционалу обмена LDA и исходному Sloc.Оказывается, MAPE гораздо сильнее зависит от префактора a , чем от показателя степени b . Поскольку Sloc недооценивает ширину запрещенной зоны, можно ожидать, что оптимальные параметры уравновешивают это, увеличивая вес обменного вклада. Это достигается увеличением на и уменьшением на . Действительно, минимум MAPE расположен в довольно небольшой области пространства параметров, а именно при a = 1,775 и b = 0.260. Эти новые параметры определяют t-Sloc.

Рис. 6: MAPE как функция параметров a и b Sloc.

Символами обозначены значения параметра для различных функционалов этого семейства: ▿ Sloc, ∘ LDA и ⋆ t-Sloc. Цветовая шкала справа указана в %.

Подогнанный функционал (рис. 5а и дополнительный рис. S23) действительно уменьшает недооценку Sloc, но только на 0,05 эВ в среднем для полного набора данных (индивидуальные поправки варьируются от -0.от 18 эВ для AgF до 0,80 эВ для Ar). Однако, за исключением ME и MPE, другие показатели, прежде всего MAPE, не улучшились.

Приближение PBE, безусловно, является одним из наиболее успешных и используемых функционалов в сообществе физики твердого тела. Он зависит от четырех параметров, численные значения которых фиксированы теоретическими соображениями, а именно (i) μ (для соблюдения медленно меняющегося предела обмена), (ii) κ (для соблюдения локальной границы Либа–Оксфорда 139 ), (iii) β (для соблюдения медленно изменяющегося предела корреляции) и (iv) γ (для устранения логарифмической сингулярности корреляции в определенных пределах).Гибкость, предлагаемая этой параметризацией, возникла серия других членов этой семьи (например, RPBE 82 , Revpbe 140 , APBE 141 , PBESOL 60498, PBEFE 14 , 142 и другие 143 ), некоторые из которых позволяют давать более точные результаты для конкретных величин.

Два параметра, которые наиболее важны для ширины запрещенной зоны, это те, которые определяют обменный вклад, а именно μ и κ .На рис. 7 мы показываем MAPE как функцию этих двух параметров. На рисунке также указаны значения μ и κ для нескольких членов семейства функционалов PBE. Поверхность MAPE значительно сложнее, чем с Sloc, что также наблюдается для других величин 144 . Имеется четкая долина около ( μ , κ ) = (0,6, 3) и несколько кратеров выше κ .

Рис. 7: MAPE как функция параметров μ и κ PBE.

Символами указаны значения параметра для различных функционалов этого семейства: PBE (∘), revPBE (∆), PBEfe (▿) и t-PBE1 (⋆). Цветовая шкала справа указана в %.

Мы выбрали для дальнейшего изучения два различных минимума, присутствующих на графике, а именно значения PBE1) и ( μ 2 , κ 2 ) = (1/3, 12 + 5/6) (обозначается t-PBE2, на рисунке не показано). Обратите внимание, что они демонстрируют значительно более высокие значения κ по сравнению с типичными репараметризациями PBE.

По сравнению с PBE обе ​​параметризации улучшают сильное недооценивание ширины запрещенной зоны и дисперсию ошибок (рис. 5b, c), а также значительно уменьшают количество ложных металлов (31 для PBE, 10 для t-PBE1 и 12 для т-ПБЭ2). Эти два подобранных функционала ведут себя совершенно по-разному для разных диапазонов ширины запрещенной зоны. Для ширины запрещенной зоны менее 5 эВ t-PBE1 предсказывает большую ширину запрещенной зоны, чем t-PBE2 (дополнительный рис.S26), что в этом диапазоне ближе к экспериментальным значениям. Для более высокого диапазона эта ситуация, кажется, обратная, с t-PBE2, обеспечивающим лучшее описание промежутков. Однако уменьшение количества соединений в этой области затрудняет определение того, действительно ли это улучшение или только конкретно для этих соединений.

Теперь перейдем к мета-GGA HLE17. Будучи просто перемасштабированием функционала энергии TPSS (уравнение 11), мы изучаем его поведение, допуская произвольные веса w x и w c для каждого из компонентов,

$${E}_ {{\ rm {xc}}} ^ {{\ rm {t}} — {\ rm {HLE17}}} = {w} _ {{\ rm {x}}} {E} _ {{\ rm { x}}}^{{\rm{TPSS}}}+{w}_{{\rm{c}}}{E}_{{\rm{c}}}^{{\rm{TPSS}} }\ ,$$

(14)

для оптимизации. {{\rm{rSCAN}}}\ .$$

(15)

На рис. 8 представлена ​​MAPE, рассчитанная на тренировочном наборе, как функция подгоночных параметров как для масштабированного HLE17, так и для rSCAN. Для обоих функционалов изменение MAPE происходит плавно, хотя между ними есть качественные различия. Для HLE17 MAPE по существу не зависит от члена корреляции. Для фиксированных w c MAPE имеет асимметричную форму, увеличиваясь быстрее для меньших w x .В итоге мы выбрали w x = 1,35 и w c = 1,00 для финальной версии t-HLE17.

Рис. 8: Цветовая карта MAPE в зависимости от функциональных параметров HLE17 и rSCAN.

MAPE в зависимости от параметров ω x и ω c HLE17 ( a ) и rSCAN ( b ). Укажем также реальную параметризацию исходного (▿) и подогнанного (⋆) вариантов функционалов. Цветовая шкала справа указана в %.

В случае rSCAN корреляция гораздо более актуальна, чем в t-HLE17. Это видно по хорошо выраженному минимуму на поверхности MAPE, расположенному примерно при ω x = 1,30 и ω c = 1,40. Эти значения определяют функционал t-rSCAN.

Что касается t-HLE17 (рис. 5d), небольшое изменение веса обменной части приводит к небольшому увеличению ширины запрещенной зоны по сравнению с HLE17 (дополнительный рис. S20). Это также видно по изменению МЭ для всего набора данных (от -0.от 44 эВ для HLE17 до -0,27 эВ для t-HLE17). Однако такое увеличение не является универсальным, и количество соединений, для которых t-HLE17 предсказывает меньшую ширину запрещенной зоны, чем HLE17, также не очень мало (всего 63 соединения, причем LaF 3 демонстрирует наибольшее уменьшение на 1 эВ). Как обычно, увеличение предсказанной ширины запрещенной зоны приводит к переоценке ширины запрещенной зоны менее 1 эВ, что, в свою очередь, приводит к значительному увеличению MPE. Это увеличение четко видно в подмножестве sp , которое начинается с 0.от 28% в HLE17 до 10% в t-HLE17. Значения абсолютных ошибок (MAE и MAPE) существенно не изменились между двумя функционалами. Наконец, все эти изменения не сопровождаются изменением дисперсии ошибок, поскольку t-HLE17 представляет σ 0,83 эВ и IQR 0,80 эВ, что очень близко к значениям HLE17.

Улучшения t-rSCAN по сравнению с rSCAN гораздо более значительны, чем соответствующие улучшения для HLE17. Этот факт легко увидеть на дополнительном рис. S21. Как и ожидалось, t-rSCAN уменьшает недооценку rSCAN и делает это во всех подмножествах, доводя ME до -0.13 эВ ( все ), -0,09 эВ ( sp ) и -0,17 эВ ( fd ). В отличие от случая с t-HLE17, MA(P)E также значительно улучшились. Единственная метрика ошибки, при которой t-rSCAN ухудшается по сравнению с rSCAN, — это MAPE подмножества sp (35% против 33% соответственно). Глядя на распределение ошибок по диапазону ширины запрещенной зоны, можно понять, что это опять-таки связано с завышением значений ширины запрещенной зоны менее 1 эВ. {1/2}\ .$$

(17)

Два параметра α = −0,012 и β = 1,023 Бор 1/2 первоначально были получены путем подгонки ширины запрещенной зоны расчетов всех электронов к экспериментальным 15 .

Зависимость MAPE от α и β показана на рис. 9, где мы можем наблюдать длинную диагональную полосу, где MAPE практически постоянна. Исходные параметры уже находятся в центре этой долины.Абсолютный минимум MAPE составляет α t-mBJ = -0,125 и β t-mBJ = 1,100 Бор 1/2 , которые мы приняли для определения t-mBJ. Как видим, параметр β очень близок к исходному параметру mBJ, а α более отрицателен. Однако это, по-видимому, не оказывает существенного влияния на предсказанные ширины запрещенной зоны, поскольку показатели mBJ и t-mBJ практически одинаковы, как видно из сравнения рис. 2л и 5ф. Наиболее заметная разница между mBJ и t-mBJ обнаружена для Ne (экспериментальный разрыв 21. 48 эВ), для которого mBJ предсказывает 18,85 эВ, тогда как t-mBJ предсказывает 21,35 эВ. Однако стоит отметить, что для очень больших запрещенных зон выше ~12 эВ результаты mBJ, полученные с помощью VASP, явно меньше (до нескольких эВ для Ne), чем эталонные значения mBJ, полученные с помощью полноэлектронного кода 76 . . Такая большая недооценка VASP специфична для mBJ и, согласно нашим исследованиям, в основном связана с вычислением c [уравнение. 17].

Рис. 9: Цветовая карта MAPE в зависимости от параметров α и β mBJ.

Шкала справа дана в %. Символами указаны фактические значения параметров для различных функционалов этого семейства: mBJ (▿) и t-mBJ (⋆).

Как упоминалось ранее, потенциал RPP был разработан для решения некоторых проблем потенциала BJ. Поэтому весьма заманчиво модифицировать первоначальную форму RPP, следуя идеям mBJ, чтобы более точно описать ширину запрещенной зоны (см. также ссылку 134 ):

$${v}_{{\rm {x}}}^{{\rm{t}}-{\rm{RPP}}}=c{v}_{{\rm{x}}}^{{\rm{BR}}}+( 3c-2) \ frac {1} {\ pi } \ sqrt {\ frac {5} {12}} \ sqrt {\ frac {D} {n}} \ , $ $

(18)

, где c определяется уравнением. (17) как в mBJ. В целом, на рис. 10 мы видим, что результирующая MAPE очень похожа на MAPE для mBJ на рис. 9, но мы отмечаем, что для параметров α и β используется другой масштаб.

Рис. 10: Цветовая карта MAPE в зависимости от параметров α и β t-RPP.

Шкала справа дана в %. Обратите внимание на другую шкалу по сравнению со шкалой для (t-)mBJ на рис. 9.

Новый потенциал t-RPP показывает очень многообещающие результаты.Глядя на рис. 5g, мы видим, что он представляет отличные значения для коэффициентов линейной подгонки a и b при 0,99 и 0,01 эВ соответственно. Результаты несколько хуже для b в подмножестве sp ( a = 1,00, b = 0,13 эВ), но более четко для a и b в подмножестве a 51 fd = 0,81, б = 0,23 эВ). Средние ошибки также очень малы (ME -0,03 эВ и MPE 3.1%), но абсолютные средние ошибки (MAE 0,63 эВ и MAPE 38%) сравнимы с другими функционалами, такими как AK13LDA или MVS. Причина этого связана с дисперсией ошибок и тем фактом, что t-RPP как занижает, так и переоценивает ширину запрещенной зоны в зависимости от рассматриваемого диапазона ширины запрещенной зоны.

Сводка по подобранным функционалам

Сводка по MAE и MAPE для всех подобранных функционалов представлена ​​на рис. 11, где для сравнения также показаны исходные функционалы.Наиболее впечатляющие улучшения достигаются за счет повторной оптимизации функционала PBE, чтобы характеристики t-PBE1 и t-PBE2 были аналогичны HLE16 и (t-)HLE17. Примечательно, что подогнанные функционалы PBE по-прежнему удовлетворяют пределу однородного электронного газа, а HLE16, (t-)HLE17, а также t-rSCAN — нет, поскольку они имеют масштабированные части обмена и корреляции.

Рис. 11: MAE (ось x ) и MAPE (ось y ) для ширины запрещенной зоны для подобранных функционалов в этой работе.

Для сравнения также показаны ошибки исходных функционалов.

Улучшение rSCAN также значительно. Как и ожидалось, для функционалов, которые изначально уже были приспособлены специально для запрещенных зон (mBJ, Sloc и HLE17), улучшение незначительно. Мы ожидаем, что тот же вывод, вероятно, может быть справедлив и для HLE16.

Машинное обучение

В предыдущем разделе мы видели трудности с улучшением существующих функционалов для запрещенных зон и, в частности, постоянство MA(P)E в большом наборе данных. Теперь мы сделаем еще один шаг и построим более сложные модели машинного обучения, которые объединяют результаты нескольких функционалов для достижения более высокой точности.

Мы выбрали два разных метода, которые обеспечивают модели с высокой интерпретируемостью, поскольку небольшой размер наборов данных серьезно ограничивает сложность моделей. В частности: (i) Надежный оператор скрининга и разрежения независимости (SISSO) 145 начинает с ряда признаков, объединяет их с линейными и нелинейными операторами для создания миллионов признаков более высокого уровня, а затем пытается найти лучший разреженный линейная модель, использующая эти функции более высокого уровня. (ii) Независимые от модели контролируемые локальные объяснения (называемые MAPLE) 146 — это недавно разработанный метод машинного обучения, который сочетает в себе удобство использования и точность деревьев решений с интерпретируемостью локальных линейных моделей и самообъяснений, поэтому обходит обычную точность — компромисс интерпретируемости.MAPLE использует традиционные деревья решений, т.е. random forests 147 , чтобы получить локальную моделируемую 148 линейную модель. Кроме того, он может выводить наиболее важные обучающие выборки для прогноза в качестве самообъяснения.

В качестве исходных признаков использовались все результаты, рассчитанные с использованием различных функционалов из эталонного набора данных (подогнанные функционалы не учитывались). Кроме того, мы дополнили эти данные особенностями состава, созданными с помощью matminer 149 (полный список см. в дополнительной таблице SIII), группами симметрии в обозначениях Германа–Могена, а также прототипом кристаллической структуры в соответствии с ICSD 150. .В случае MAPLE важность функций базовой модели случайного леса можно использовать для уменьшения количества функций, всегда удаляя наименее важные функции и переделывая модель. В то время как SISSO в идеале выбирает свои функции совершенно независимо, задача выбора функций в этом случае весьма нетривиальна, поскольку все функционалы сильно коррелированы. Чтобы количество функционалов, которые заканчиваются в окончательных функциях, и, следовательно, вычислительные затраты были ограничены, мы использовали наиболее важные функционалы, выбранные MAPLE, в качестве отправной точки для SISSO.Неудивительно, что функционал mBJ последовательно выбирался как самый важный или второй по важности функционал. Другие соответствующие функционалы варьировались, например, мы получили HLE16 и RPP/M06-L или LDA и LDA-SOC (со спин-орбитальными поправками). Из-за высокой изменчивости систем и их пропускной способности, а также небольшого объема данных для оценки моделей использовалась 10-кратная перекрестная проверка вместо отдельного набора тестов. Разделение обучения/проверки было выбрано как 70%/30%. Все последующие результаты усредняются в соответствии с этой схемой проверки.

SISSO вернула результаты, сравнимые с MAPLE, только после использования многомерных моделей, поэтому далее мы сосредоточимся на моделях MAPLE. Для комбинаций двух функционалов и трех функционалов вместе с выбранными экспериментальными функциями мы отобрали самую эффективную пару функционалов путем перебора всех комбинаций функционалов вместе с mBJ. На рис. 12 мы сравниваем модели MAPLE, используя различное количество функционалов и свойств элементов в качестве входных данных для лучшего функционала в полном тесте (настоящая работа и ссылка). 43 ). Используя только ширину запрещенной зоны, рассчитанную с использованием функционала mBJ в качестве входных данных, MAE, IQR и ME значительно улучшаются, в то время как MAPE и MPE увеличиваются. Используя ширину запрещенной зоны, рассчитанную с помощью двух или трех функционалов, MAE, ME, стандартное отклонение σ и IQR значительно улучшаются, в то время как MAPE все еще остается почти неизменным. Что касается линейной подгонки, коэффициент b также явно улучшился, а a увеличился. Изучение распределения MAPE показывает, что эта величина превышает 70 % для малой ширины запрещенной зоны (<1 эВ) и сравнительно мала и составляет ~20 % для большей ширины запрещенной зоны.Мы также попытались изучить ошибку функционала mBJ по сравнению с экспериментальными данными (это известно как дельта-обучение или использование грубой оценки свойства 151 ). Однако в нашем случае такой подход, похоже, не сработал.

Рис. 12: Радарная диаграмма для трех моделей MAPLE и функционала mBJ.

Все модели используют различные элементарные характеристики: фиолетовый использует запрещенную зону mBJ, светло-синий использует запрещенную зону mBJ и M06-L, а желтый использует запрещенную зону mBJ, HLE16 и M06-L.Результаты соответствуют 10-кратной перекрестной проверке с разделением обучения/тестирования 70%/30%. Обратите внимание на другой масштаб по сравнению с предыдущими радарными диаграммами. Радарная диаграмма функционала MBJ выделена оранжевым цветом для сравнения.

Сложность улучшения оценок либо путем повторной оптимизации функционалов, либо с помощью моделей машинного обучения, пожалуй, неудивительна, если принять во внимание относительно небольшой размер набора данных (473 материала), большой диапазон запрещенных зон (от 0 до 20 эВ), большое разнообразие составов (почти все химические элементы) и кристаллических структур (более 150 структурных прототипов, от элементарных до четвертичных материалов).Однако если мы рассмотрим только область между 0,9 и 2 эВ (всего 171 запись), которая наиболее актуальна для таких приложений, как фотогальваника, мы действительно можем добиться значительного улучшения всех статистических свойств. Это хорошо видно на рис. 13, где мы изображаем радиолокационные графики для трех моделей, одна из которых включает композиционные характеристики вместе с запрещенными зонами mBJ, одна добавляет запрещенную зону RPP, а другая добавляет запрещенные зоны HLE16 и rSCAN. MAE и MAPE улучшены на 40% по сравнению с функционалом mBJ и представляют собой наиболее точную оценку ширины запрещенной зоны между 0.9 и 2 эВ, которые мы смогли найти.

Рис. 13: Радарная диаграмма для трех моделей MAPLE и функционала mBJ.

Все модели используют различные элементарные функции: фиолетовый использует запрещенную зону mBJ, светло-синий использует запрещенную зону mBJ и RPP, а желтый использует запрещенную зону mBJ, HLE16 и rSCAN. Радарная диаграмма функционала MBJ выделена оранжевым цветом для сравнения. Результаты относятся только к материалам с запрещенной зоной из интересующей области от 0,9 до 2 эВ. Результаты соответствуют 10-кратной перекрестной проверке с разделением обучения/тестирования 70%/30%.Обратите внимание на другой масштаб по сравнению с предыдущими радарными диаграммами.

Чтобы другие исследователи могли улучшить свои прогнозы ширины полосы пропускания, мы опубликуем модель машинного обучения на нашем веб-сайте (https://www. tddft.org/bmg/). Помимо прогнозирования ширины запрещенной зоны, модель MAPLE способна выделять в обучающем наборе материалы, наиболее подходящие для ее предсказания, а также локальную линейную подгонку, на основе которой рассчитывается ширина запрещенной зоны. Это позволяет исследователям принять обоснованное решение о том, доверять ли предсказанной ширине запрещенной зоны.

Таким образом, мы выполнили расчеты электронной запрещенной зоны 473 материалов, используя 21 различное приближение к обменно-корреляционному функционалу теории функционала плотности. К ним относятся ряд приближений локального, обобщенного градиента и метаобобщенного градиента. Вместе с нашими предыдущими результатами исх. 43 , это является самым большим эталоном ширины запрещенной зоны на сегодняшний день и позволяет нам беспрецедентно взглянуть на проблемы и недостатки теории функционала плотности для расчета этого важного физического свойства.

Статистически на нижней ступени лестницы Джейкоба функционалов плотности наиболее точным приближением является Sloc. Поднимаясь по лестнице на вторую и третью ступеньки, мы встречаемся с GGA HLE16 и мета-GGA mBJ, HLE17 и TASK. Наконец, гибрид HSE06 (четвертая ступень) также является одним из самых точных. В целом, наиболее надежными функционалами для расчета ширины запрещенной зоны являются mBJ, дающий наименьшую среднюю абсолютную (процентную) ошибку, и HSE06. Другими полулокальными функционалами, которые достаточно хорошо работают, являются, например, AK13LDA и некоторые мета-GGA семейства Minnesota, такие как revM06-L.

Даже если наша цель не заключалась в проведении подробного анализа вычислительной стоимости тестируемых функционалов, поскольку это потребовало бы тщательного контроля условий выполнения всех вычислений, мы считаем, что некоторая информация о времени выполнения может быть полезна читателям. . Наши вычислительные ресурсы состояли в общем кластере. Чтобы наилучшим образом использовать имеющиеся ресурсы, не все вычисления могли выполняться с одинаковым количеством ядер, типом процессоров и параметрами распараллеливания. Кроме того, наше время работы относится к VASP и может существенно отличаться, если используются другие реализации. Например, алгоритм адаптивно сжатого оператора обмена 152 обеспечивает значительный прирост гибридных функциональных вычислений, но не реализован в версии 5.4.4 VASP.

Имея это в виду, мы можем сравнить численную эффективность вычислений с использованием различных функционалов для нашего набора данных. Средний мета-GGA примерно в 5 раз медленнее, чем LDA/GGA, вероятно, из-за необходимости оценки дополнительных членов в гамильтониане.mBJ (и связанные с ним функционалы) в 10–50 раз медленнее из-за большего количества итераций, необходимых для сходимости, и из-за времени, необходимого для решения нелинейного уравнения, которое появляется в определении функционала. Расчеты с использованием обычных гибридов и гибридов, зависящих от диэлектрика, из ссылки. 39 на два порядка медленнее вычислений LDA/GGA.

Мы также проанализировали меньшую часть наших 473 материалов, которая включает в себя многие из материалов, которые обычно используются в эталонных тестах ширины запрещенной зоны. Он включает в основном элементарные или бинарные полупроводники на основе цинковой обманки и вюрцита с сильным присутствием s p элементов. Небольшой набор в основном состоит из «простых» материалов и поэтому не полностью репрезентативен для набора полупроводников и изоляторов. Таким образом, подгонка функционалов к этому набору может привести к смещению.

Чтобы понять поведение аналитической формы выбранных функционалов, мы затем исследовали, как средняя ошибка в запрещенной зоне зависит от отдельных параметров, используемых при построении функционалов.Мы выполнили такие карты для Sloc, PBE, HLE17, rSCAN, mBJ и RPP. Затем, используя значения параметров, минимизирующие среднюю абсолютную ошибку, мы строили репараметризации этих приближений. Оказывается, можно построить точные функционалы для запрещенных зон на всех ступенях лестницы Джейкоба, если увеличить долю обмена. Конечно, это может привести к ухудшению результатов для других физических величин (обсуждение этой проблемы см. в ref. 77 ).Хотя можно значительно улучшить некоторые статистические величины, описывающие ошибку ширины запрещенной зоны, средняя средняя процентная ошибка остается высокой, вероятно, из-за небольшого размера подгоночного набора.

Наконец, мы разработали модели машинного обучения, чтобы улучшить прогнозирование запрещенных зон. Входными данными для наших моделей являются ширина запрещенной зоны, рассчитанная с использованием приближенных обменно-корреляционных функционалов, а также структурных и композиционных данных. Нам не удалось обучить стабильно лучшие модели, которые работали во всем диапазоне запрещенных зон.Это можно объяснить небольшим размером набора данных (для приложений машинного обучения) и чрезвычайно большим разнообразием рассматриваемых материалов. Однако мы могли бы обучить очень простую модель, которая значительно улучшает ширину запрещенной зоны в диапазоне 0,9–2 эВ, который включает в себя диапазон, относящийся к фотогальваническим приложениям.

Повторяющаяся проблема при оценке ширины запрещенной зоны заключается в относительно небольшом количестве надежных экспериментальных данных. Они могут быть дополнены информацией о новых материалах, а также пересмотром «старых» полупроводников с использованием более современных экспериментальных методов.Это может привести к более глубокому пониманию свойств материалов и к разработке лучших теоретических инструментов и подходов. Для запрещенных зон эти полученные данные в идеале также должны быть скорректированы с учетом температурных эффектов, поправок нулевой точки, экситонных энергий связи и т. д., факторов, которые вместе могут объяснить некоторые отклонения от расчетных результатов. Тем не менее, этот трудоемкий и утомительный процесс можно ускорить, используя методы активного обучения, чтобы предложить новые кандидаты для экспериментальной характеристики, чтобы лучше охватить материальное пространство.Тесное сотрудничество между экспериментаторами и теоретиками позволит обеспечить обратную связь, необходимую для получения надежных и достаточных данных для использования сложных теоретических и статистических методов.

Эталонный набор данных для обнаружения и очерчивания крон деревьев на совместно зарегистрированных бортовых изображениях RGB, LiDAR и гиперспектральных изображениях Национальной сети экологических наблюдений

4 марта 2021 г.

Уважаемый доктор Вайнштейн,

Большое спасибо за представление вашей рукописи «Набор эталонных данных для очерчивания крон отдельных деревьев в совместно зарегистрированных бортовых изображениях RGB, LiDAR и гиперспектральных изображениях из Национальной сети экологических наблюдений» для рассмотрения в PLOS Computational Biology. .

Как и все статьи, рассмотренные журналом, ваша рукопись была проверена членами редакционной коллегии и несколькими независимыми рецензентами. В свете отзывов (под этим письмом) мы хотели бы пригласить повторно представить значительно переработанную версию, в которой учтены комментарии рецензентов.

Мы не можем принять решение о публикации, пока не увидим исправленную рукопись и ваш ответ на комментарии рецензентов. Ваша исправленная рукопись также может быть отправлена ​​рецензентам для дальнейшей оценки.

Когда вы будете готовы подать заявку повторно, загрузите следующее:

[1] Письмо, содержащее подробный список ваших ответов на комментарии и описание изменений, внесенных вами в рукопись. Обратите внимание, что при формировании вашего ответа, если ваша статья будет принята, у вас может быть возможность сделать историю рецензирования общедоступной. Запись будет включать письма с решениями редактора (с рецензиями) и ваши ответы на комментарии рецензентов. Если вы отвечаете требованиям, мы свяжемся с вами, чтобы принять или отказаться.

[2] Две версии исправленной рукописи: одна либо с выделенными местами, либо с отслеживаемыми изменениями, указывающими, где был изменен текст; другая чистая версия (загружена как файл рукописи).

Важные дополнительные инструкции приведены под комментариями рецензента.

Пожалуйста, подготовьте и отправьте исправленную рукопись в течение 60 дней. Если вы ожидаете какую-либо задержку, сообщите нам ожидаемую дату повторной отправки, ответив на это письмо. Обратите внимание, что пересмотренные рукописи, полученные после 60-дневного срока, могут потребовать оценки и рецензирования, как и для вновь представленных рукописей.

Еще раз спасибо за вашу заявку. Мы надеемся, что наш редакционный процесс до сих пор был конструктивным, и мы приветствуем ваши отзывы в любое время. Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии.

С уважением,

Якопо Грилли

Заместитель главного редактора

PLOS Вычислительная биология

Бьорн Питерс

Редактор сравнительного анализа

PLOS Вычислительная биология

******0***0***0***0***0***0 *****

Ответы рецензентов на вопросы

Комментарии авторам:

Обратите внимание, если обзор загружен в виде приложения.

Рецензент №1: В этой работе представлены замечательные (и необходимые) усилия по стандартизации оценки отдельных алгоритмов сегментации дерева. Я считаю, что статья в целом очень ясна, и поэтому у меня есть только незначительные замечания.

# Методологические замечания

* Основное основное методологическое замечание касается выбора оценочных участков: при выборе оценочных участков можно использовать более количественные методы (например, дескрипторы сцен, предложенные Оливой и Торральбой 10.1023/A:1011139631724), а не просто расплывчатое «для представления широты лесных ландшафтов континентальной части США» (строка 194). То же самое относится и к выбору обучающих тайлов (строки 287-293): как выбираются условия леса? аннотации? можно ли вычислить эти характеристики с помощью дескрипторов сцены? Эта проблема также имеет отношение к проблеме обобщения, обсуждаемой в строках 410-414: наличие низкоразмерного числового представления сцены может служить количественной основой для оценки того, может ли данный алгоритм, обученный на основе определенных фрагментов, хорошо работать в невидимых сценах. (я.е., в данном случае лесные условия). Я понимаю, что включение такой функции в существующий пакет может быть довольно сложным, и я считаю, что статья может быть опубликована без нее. Тем не менее, кажется, что в ближайшем будущем дескрипторы сцен могут принести пользу пакету, и поэтому я призываю авторов подумать, как их можно использовать (если они еще не рассмотрели это).

# Прочие примечания

* В аннотации и введении можно указать, что эталонные показатели касаются только (континентальных?) Соединенных Штатов Америки (больше, чем просто указание «Национальная сеть экологических наблюдений», поскольку «национальный» может означать многие страны) .

* Во введении авторам следует лучше разработать предложения в строках 55-58 и 59: во-первых, прилагательное «хороший» (для хорошего эталона…» может иметь очень субъективные коннотации. Во-вторых, являются ли » три компонента», описанные в строках 55–58 на основе какого-либо конкретного исследования (возможно, предыдущих ссылок 12–13)? Авторы должны уточнить, откуда берутся эти критерии. То же самое касается «трех целей», заявленных в строке 59.

* Если можно, в обсуждение предложения строк 425-428 (от «Например» до «контуры границ объектов»), и строк 428-431 (от «Растрированием» до «область разработки модели» ) следует добавить некоторые ссылки для поддержки соответствующих утверждений.

# Typos

* несоответствие закрывающей скобки в строке 286

* используйте заглавную букву «P» для Python в строке 383

Рецензент №2: мой отзыв см. в приложении

Рецензент №3: PCOMPBIOL-D-20- 01875

Набор эталонных данных для очерчивания крон отдельных деревьев на совместно зарегистрированных аэрофотоснимках RGB, LiDAR и гиперспектральных изображениях Национальной сети экологических наблюдений

Авторы описывают набор наборов данных, которые могут быть полезны для оценки точности сегментации деревьев с любой только данные изображения или из смешанных наборов данных (RGB, лидар, гиперспектр).Предоставленные данные, по-видимому, относятся к исследовательским площадкам NEON, хотя они также могут быть полезны для ограниченного числа других наборов данных аэрофотосъемки исследовательского уровня. Работа, похоже, предполагает определенный рабочий процесс на основе аэрофотоснимков.

Это полезный набор данных, но я рекомендую авторам пересмотреть рукопись, чтобы обеспечить больше связей между отдельными продуктами данных и контекстом рабочего процесса, предполагаемым этими наборами данных. Например, сколько методов сегментации дерева изображений (авторы утверждают, что их много) будут использовать этот диапазон продуктов данных?

Описания каждого из продуктов данных скудны.Это может соответствовать стилю журнала. Однако для читателя, который не знаком с рабочим процессом сегментации, который будет использовать каждый из этих продуктов, я подозреваю, что ему придется ломать голову над описаниями, чтобы полностью понять продукты данных.

Я подошел к этой рукописи с точки зрения исследователя, который провел много лет, сегментируя деревья по данным бортового лидара. Я предположил, что этот набор данных является обобщенным набором данных, который можно использовать для обучения и тестирования методов сегментации, включающих как лидарные данные, так и данные изображений. Стало ясно, что набор данных и предоставленные метрики сильно ориентированы на сегментацию дерева изображений. Авторы должны указать это как в аннотации, так и в начале введения.

Кроме того, как указывают авторы, существует множество методов сегментации деревьев по данным изображений. Авторы должны четко понимать, что эти данные применимы к методам сегментации изображений. Похоже, что авторы настроили этот набор данных на конкретную методологию сегментации изображений.Они должны прояснить это и описать этот метод, а также предоставить блок-схему, показывающую, как каждый из продуктов набора данных будет использоваться в этом рабочем процессе.

Авторы представляют ряд различных продуктов один за другим. Когда я читаю эту рукопись, мне трудно помнить о каждом из этих наборов данных и о том, как они соотносятся друг с другом. Я рекомендую авторам предоставить вводный раздел, описывающий все наборы данных, а также таблицу или рисунок, обеспечивающий краткий обзор продуктов данных. Рисунок 5 частично решает эту проблему.

Авторы должны предоставить таблицу со списком сайтов NEON и данными, доступными на каждом из них. Например, из строки 268 по крайней мере два сайта NEON имеют данные, не предоставленные для других сайтов. Кроме того, в этой таблице должны быть указаны аббревиатуры сайтов, чтобы пользователи могли связать их с аббревиатурами сайтов, используемыми в рукописи.

Во многом этот набор данных необычен. Относительно небольшое количество наборов данных изображений ректифицируется на вершину полога, а не на землю.Это значительно ограничивает эффекты задержки и, следовательно, повышает точность сегментации. Кроме того, изображения, используемые в этом наборе данных, имеют только три цветных полосы, в то время как многие наборы данных изображений будут иметь четыре (например, изображения NAIP). Изображения NEON также имеют более высокое разрешение, чем многие региональные наборы изображений (такие как NAIP или многие другие наборы изображений в масштабе от региона до штата / страны). Авторы должны четко указать, чем их набор данных изображений похож и отличается от многих общедоступных наборов данных. Я подозреваю, что эти наборы данных имеют относительно ограниченную полезность за исключением относительно небольшого количества исследовательских наборов данных (какими являются данные NEON).

Строка 76: Описание характеристик камеры RGB должно включать пиковые частоты длин волн для каждого из спектральных диапазонов.

Строка 91: Не могли бы авторы уточнить, что они подразумевают под центральной частью изображения? Центр 25%? 50% 90%

Авторы должны обосновать, что они не включают части изображений, которые содержат большие искажения, поскольку с этими условиями столкнутся исследовательские группы, работающие с этими данными.

Строка 97: Наш опыт использования наборов лидарных данных NEON показывает, что они могут иметь различное качество в рамках одного сбора данных.Это вызывает у нас проблемы с использованием данных лидара для одного из наборов лидаров, включенных в набор данных авторов. Я предлагаю, чтобы авторы предоставили слой данных, который записывает плотность импульсов на квадратный метр, чтобы помочь пользователям оценить изменения в лидарных данных для предоставленных наборов данных.

Строка 137: Зарегистрированы ли также виды? Кроме того, включены ли коряги в набор данных растительности?

Строка 165: Пункты этого предложения подробно обсуждаются в Jeronimo et al. 2018:

Джеронимо, С., Кейн, В. Р., Макгоги, Р. Дж., Черчилль, Д. Дж., Франклин, Дж. Ф. 2018. Характеристики лидарного обнаружения отдельных деревьев в структурно разнообразных лесных ландшафтах: основа для использования в управлении лесным хозяйством. Журнал лесного хозяйства. 116:336-346.

Строки 181-184: Я не уверен, что авторы пытаются сказать этими предложениями.

Строка 185: Какой метод идентификации дерева с помощью дистанционного зондирования используется?

Строка 191: Мне трудно следить за всеми доступными данными.Я предлагаю, чтобы автор дополнил рис. 4 списком всех типов данных с записанными значениями, например ограничивающей рамкой и вложенным в нее деревом. Кроме того, включают ли данные стебли, собранные в полевых условиях?

Строка 213: Какова цель растяжения декорреляции? Я понимаю его назначение, но авторы могут включить предложение «Растяжения декорреляции полезны для…»

Строка 240: Авторы должны описать, что подразумевается под «областью перекрытия». Я подозреваю, что это относится к определенному (на основе изображения?) методу сегментации дерева; это не то, что я видел, читая ряд статей о сегментации деревьев по лидарным данным.

Строка 267: Чем коронки с полевыми аннотациями отличаются от стволов, собранных на месте (строка 180)?

Строка 378: Авторы должны предоставить блок-схему этого рабочего процесса.

Рецензент №4: Обзор

В этой рукописи авторы представляют набор эталонных данных и соответствующий пакет R, которые можно использовать для оценки алгоритмов идентификации деревьев на основе дистанционного зондирования. Набор данных кажется очень полезным и выглядит хорошо собранным.

Чтобы это можно было опубликовать, предстоит проделать значительный объем работы.Во-первых, есть несколько технических проблем с используемыми методами. Они должны быть либо изменены, либо более тщательно обсуждены. Конкретные предложения приведены ниже. Во-вторых, письмо неорганизованно и трудно следовать. Рукопись должна быть пересмотрена для обеспечения плавности и ясности. Опять же, конкретные предложения сделаны ниже. В тексте часто используются термины до их определения или без определения. Это выглядит так, как будто авторы ожидают, что аудитория уже имеет представление о NEON, этом проекте и всех связанных с ним наборах данных.При редактировании авторы должны стремиться расположить текст в хронологическом порядке, дать определение каждому термину при его первом употреблении и иметь в виду аудиторию, совершенно не знакомую с этим проектом и его исходными данными.

Общие комментарии

Терминология: Следующие условия используются взаимозаменяемо на протяжении всей этой рукописи:

дерево короны Обнаружение

Отдельное дерево Обнаружение дерева

отдельных дерева сегментация деревьев

отдельных делинота дерева

Crown Delination

прогноз

возможно, другие варианты, которые я пропустил. Авторы должны выбрать один термин и применять его последовательно.

Я ценю отдельные данные для обучения и тестирования. Это позволяет людям, использующим этот пакет, легко выполнять надежную работу по оценке своей работы.

Это исследование охватывает только Соединенные Штаты. Необходимо четко обсудить, как это ограничивает применимость и что потребуется, чтобы расширить этот набор данных, чтобы охватить глобальные леса.

Строка комментариев

45-46 странное предложение. Вместо этого попробуйте выразить это как утверждение.

50-51 слишком широкое утверждение, определенно возможное в рамках определенного универсума/проекта

54 в -> из

63 «разделы на обучение и тесты» не имеют смысла

59-66 любые ссылки или рассуждения по ним три цели? Они хороши, но не сразу понятно, почему это авторитетный список

76, 97, 108, 125, 132 Неоновые ID’ы не должны быть в заголовках. Не поясняется, что они означают. Объясните это и поместите в более подходящее место, например, в таблицу

83, 94, 104, 118, 129 дайте правильную ссылку на неоновые документы вместо встроенных имен документов

Рисунок 1 включает две или три панели с различными условиями, например, открытый-средне-плотный или молодой-зрелый-старый. 2

Рисунок 2 аналогичен рисунку 1, включает две или три панели с контрастными условиями

112 Почему важно, чтобы соглашения об именах совпадали? Важно то, совпадают ли сами данные. Если это так, скажите так

115 «одновременно с» означает ли это «одновременно с»? Звучит неправильно. Когда вы редактируете это, уточните, была ли это на самом деле параллельная коллекция или просто в одном сезоне / году

116, 202, 208, 209, 231, 233, 288-290, может быть, где-то еще — сайты еще не вводил, я не знаю нет никакого контекста для этих кодов имени сайта

134-136 имеет ли значение тип участка «распределенный» или «башня»? Оба они представляют собой участки размером 20×20 м, только в одном случае он разделен на два подучастка.20х20м это 20х20м, предполагаю, что это может быть посторонняя информация. Если не ясно, почему разные типы имеют значение.

138 вы указываете единицы измерения только для одного из измерений в этом списке измерений. Отдай за всех или ни за кого. Я не предлагаю ничего, здесь это не важно.

159-169 вы намекаете на это, но основным недостатком ручного разграничения является то, что разграничитель работает с тем же набором данных, с которым работает алгоритм идентификатора дерева. Таким образом, это не независимый набор данных истинности.На самом деле вы сравниваете два способа интерпретации одних и тех же данных. Это все еще может быть полезно, но сравнение принципиально отличается от сравнения с полевыми данными. С полевыми данными вы спросите, насколько это соответствует действительности? С ручным определением изображений вы спросите, насколько хорошо алгоритм справляется с работой, учитывая информацию, доступную на изображениях? Пожалуйста, конкретизируйте обсуждение этого различия.

181-182 очень важно этого не делать. Хорошо разделить анализ на основе деревьев, которые, как вы думали, вы сможете найти, и деревьев, которые, как вы думали, не сможете найти, но мы не можем рассматривать только простые деревья и затем называть это точностью. Это похоже на последний комментарий. Вам нужно очень тщательно определить, что ваш тест может оценить. Если вы удалите маленькие деревья, у вас не будет возможности оценить точность идентификации деревьев. Вместо этого вы оцениваете, насколько хорошо вы можете идентифицировать деревья, которые, как вы были уверены, должны быть в состоянии идентифицировать. Это может быть полезно, но это принципиально другое. Включите все деревья в набор данных и отметьте деревья избыточной истории, чтобы можно было выполнить оба анализа. Пожалуйста, также улучшите обсуждение этой темы.

222-223 Это объяснение использования ограничивающих рамок приходит слишком поздно. Необходимо сразу объяснить обоснование ваших методов. И твое объяснение меня не устраивает. Многоугольники гораздо полезнее, чем ограничивающие рамки. Приведите дополнительные аргументы и обсудите компромиссы

198-199 «координаты относительно верхнего левого угла изображения» посторонняя информация

238-251 это пример стиля письма в этой рукописи, который трудно читать. Вы даете ответ первым (0.4 в данном случае), а затем покажите свою работу задом наперед. Было бы намного легче читать, если бы вы расположили вещи в хронологическом порядке. Например, здесь вы должны начать со стандарта в биографии, затем рассказать о тестах, которые вы сделали, затем рассказать о выбранном вами номере. Эта рукопись действительно выиграла бы от тщательного пересмотра, чтобы обратиться к обратному изложению, подобному этому.

274-276 еще раз, вы не должны оставлять здесь подлесок. Нам нужно знать, как работают алгоритмы в абсолютном смысле.

279-283 несколько раз упоминается, что точность не может быть рассчитана, как будто это единственный недостаток этого типа выборки.Но у разбросанных деревьев как наземной правды гораздо больше недостатков. Когда набор наземных данных состоит из разрозненных деревьев, невозможно узнать, действительно ли алгоритм идентификации деревьев получил «правильное» дерево, потому что вы ничего не знаете о «неправильных» деревьях. То, что две коробки перекрываются, не обязательно означает, что вы на самом деле получили правильное дерево по правильной причине. Гораздо полезнее иметь небольшие группы деревьев или полные карты прилегающих территорий. Недостатки этой выборки необходимо обсудить более подробно.

286 цитирование в другом формате, чем другие

293-294 какой меньший размер или диапазон меньших размеров? Быть конкретной.

339 что такое центроидная скорость?

359-361 вы приводите это обоснование в заголовке и абзацах, которые на него ссылаются, но вы уже описали, как вы пришли к числу 0,4 ранее, и не упомянули об этом процессе. Его описание в двух разных местах без ссылки друг на друга сбивает с толку. Я не могу сказать, является ли это на самом деле одним и тем же порогом или другим порогом, который просто оказался одним и тем же числом.

379 «репо» — это не слово

395-396 эта подпись к таблице — первое место, где вы фактически определяете полноту и точность, несмотря на использование этих терминов на протяжении всей рукописи. Определение должно быть при первом упоминании

Обсуждение: цитат очень мало, даже при обсуждении идей и методов, заслуживающих цитирования. Например, в строке 429 «сеть региональных предложений» требуется ссылка

S1, объясняющая процесс сопоставления местоположений основы с ограничивающими прямоугольниками в основном тексте, а не в дополнении.Кроме того, этот метод довольно слаб. Называть что-то совпадением, потому что точка находится в ограничивающей рамке, очень великодушно. Если возможно, улучшите этот метод, используя дополнительные полевые измерения для проверки совпадения. Кроме того, измеряется ли наклон дерева в поле и учитывается ли он при картографировании местоположения деревьев в виде точек? Если нет, укажите это как недостаток в тексте.

S2 Это важная информация, которая содержится в основном тексте. Он также никогда не цитируется, поэтому в тексте часто упоминаются сайты, которые никогда не определяются.

**********

Были ли предоставлены все данные, лежащие в основе рисунков и результатов, представленных в рукописи?

Крупномасштабные наборы данных должны быть доступны через общедоступный репозиторий, как описано в PLOS Computational Biology политика доступности данных, а числовые данные, лежащие в основе графиков или сводной статистики, должны быть представлены в виде электронных таблиц в качестве вспомогательной информации.

Рецензент №1: Да

Рецензент №2: Да

Рецензент №3: Да

Рецензент №4: Да

**********

Авторы PLOS имеют возможность опубликовать история рецензирования их статьи (что это значит?).Если публикация будет опубликована, она будет включать вашу полную рецензию и все прикрепленные файлы.

Если вы выберете «нет», ваша личность останется анонимной, но ваш отзыв все равно может быть обнародован.

Вы хотите, чтобы ваша личность была общедоступной для этой экспертной проверки? Информацию об этом выборе, включая отзыв согласия, см. в нашей Политике конфиденциальности.

Рецензент №1: Да: Марти Бош

Рецензент №2: Да: Джонатан В. Уильямс

Рецензент №3: Нет

Рецензент №4: Да: Шон М. 91A. Jeronimo

Файлы рисунков:

При проверке вашего представления загрузите файлы рисунков в инструмент цифровой диагностики Preflight Analysis and Conversion Engine (PACE), https://pacev2. apexcovantage.com. PACE помогает обеспечить соответствие цифр требованиям PLOS. Чтобы использовать PACE, вы должны сначала зарегистрироваться как пользователь. Затем войдите в систему и перейдите на вкладку ЗАГРУЗИТЬ, где вы найдете подробные инструкции по использованию инструмента. Если у вас возникнут какие-либо проблемы или вопросы при использовании PACE, напишите нам по адресу [email protected]

Требования к данным:

Пожалуйста, обратите внимание, что в качестве условия публикации политика данных PLOS требует, чтобы вы сделали доступными все данные, используемые для того, чтобы сделать выводы, изложенные в вашей рукописи. Данные должны быть помещены в соответствующий репозиторий, включены в текст рукописи или загружены в качестве вспомогательной информации. Сюда входят все числовые значения, которые использовались для создания графиков, гистограмм и т. д. Пример в PLOS Biology см. здесь: http://www.plosbiology.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pbio.1001908#s5.

Воспроизводимость:

Для повышения воспроизводимости ваших результатов PLOS рекомендует размещать лабораторные протоколы на сайте protocols.io, где протоколу может быть присвоен собственный идентификатор (DOI), чтобы его можно было цитировать независимо в будущем. Для получения инструкций см. http://journals.plos.org/compbiol/s/submission-guidelines#loc-materials-and-methods

Приложение

Имя отправленного файла: обзор 220221.docx

%PDF-1.4 % 1 0 объект > эндообъект 7 0 объект /Заголовок /Тема /Автор /Режиссер /CreationDate (D:20220304104041-00’00’) /ModDate (D:20181221052734-05’00’) /ACS#20OpenAccess#20Версия (v1.8) /prism#3Adoi (10.1021/acs.jctc.7b00344) /prism#3AversionIdentifier (ошибка) /JCALibraryBuild /ACS#20OpenAccess#20Stamp (05.07.2017 08:01:41 \(CCBYNCND\)) /jav#3Ajournal_article_version (VoR) >> эндообъект 2 0 объект > эндообъект 3 0 объект > эндообъект 4 0 объект > эндообъект 5 0 объект > эндообъект 6 0 объект > поток Выпуск 10. 1021/acs.jctc.7b00344VoRIssue10.1021/acs.jctc.7b00344VoR конечный поток эндообъект 8 0 объект > эндообъект 9 0 объект > эндообъект 10 0 объект > эндообъект 11 0 объект > эндообъект 12 0 объект > эндообъект 13 0 объект > эндообъект 14 0 объект > эндообъект 15 0 объект > эндообъект 16 0 объект > эндообъект 17 0 объект > эндообъект 18 0 объект > эндообъект 19 0 объект > эндообъект 20 0 объект > /ProcSet [/PDF /Text /ImageC /ImageB /ImageI] >> эндообъект 21 0 объект > поток xڥYɎ$5bF q͉’Pәv8%ÒS5. _i[\0>$XnLvu9EL,Zb۬ |9ଅ8gRg&֫&K$ H7k|8?؃ — (8A:}N$a>io. !aqT[{?šњ

%PDF-1.4 % 647 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 647 136 0000000016 00000 н 0000004378 00000 н 0000004466 00000 н 0000004898 00000 н 0000005085 00000 н 0000005239 00000 н 0000005384 00000 н 0000005457 00000 н 0000005481 00000 н 0000005518 00000 н 0000069986 00000 н 0000070015 00000 н 0000070209 00000 н 0000070353 00000 н 0000070426 00000 н 0000070450 00000 н 0000070642 00000 н 0000070786 00000 н 0000070859 00000 н 0000070883 00000 н 0000071076 00000 н 0000071220 00000 н 0000071293 00000 н 0000071317 00000 н 0000071509 00000 н 0000071653 00000 н 0000071726 00000 н 0000071750 00000 н 0000071943 00000 н 0000072087 00000 н 0000072160 00000 н 0000072184 00000 н 0000072376 00000 н 0000072520 00000 н 0000072593 00000 н 0000072617 00000 н 0000072807 00000 н 0000072951 00000 н 0000073024 00000 н 0000073048 00000 н 0000073239 00000 н 0000073383 00000 н 0000073456 00000 н 0000073480 00000 н 0000073675 00000 н 0000073818 00000 н 0000073891 00000 н 0000073915 00000 н 0000074110 00000 н 0000074254 00000 н 0000074327 00000 н 0000074351 00000 н 0000074543 00000 н 0000074687 00000 н 0000074760 00000 н 0000074784 00000 н 0000074978 00000 н 0000075122 00000 н 0000075195 00000 н 0000075219 00000 н 0000075411 00000 н 0000075555 00000 н 0000075628 00000 н 0000075652 00000 н 0000075844 00000 н 0000075988 00000 н 0000076061 00000 н 0000076085 00000 н 0000076277 00000 н 0000076421 00000 н 0000076494 00000 н 0000076518 00000 н 0000076672 00000 н 0000076818 00000 н 0000076891 00000 н 0000076915 00000 н 0000077069 00000 н 0000077215 00000 н 0000077288 00000 н 0000077312 00000 н 0000077507 00000 н 0000077653 00000 н 0000077726 00000 н 0000077750 00000 н 0000077945 00000 н 0000078091 00000 н 0000078148 00000 н 0000078314 00000 н 0000078468 00000 н 0000079072 00000 н 0000079208 00000 н 0000079627 00000 н 0000079991 00000 н 0000080527 00000 н 0000080967 00000 н 0000081603 00000 н 0000081795 00000 н 0000082148 00000 н 0000082678 00000 н 0000082937 00000 н 0000083352 00000 н 0000083919 00000 н 0000084849 00000 н 0000085887 00000 н 0000086736 00000 н 0000087614 00000 н 0000088494 00000 н 0000089377 00000 н 0000089514 00000 н 00000

00000 н 00000 00000 н 0000115975 00000 н 0000126918 00000 н 0000157227 00000 н 0000157305 00000 н 0000157375 00000 н 0000275827 00000 н 0000276012 00000 н 0000276304 00000 н 0000276866 00000 н 0000276952 00000 н 0000291877 00000 н 0000292079 00000 н 0000292470 00000 н 0000293016 00000 н 0000293058 00000 н 0000293080 00000 н 0000293685 00000 н 0000293727 00000 н 0000293837 00000 н 0000329582 00000 н 0000329621 00000 н 0000331616 00000 н 0000331693 00000 н 0000331776 00000 н 0000003016 00000 н трейлер ]/предыдущая 1960876>> startxref 0 %%EOF 782 0 объект >поток ч, T Lg~﮴W-N XFlqZi+!3*Cah2|00lAbcDKq

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.