材料的化学组成预测式设计需要相关物性的物理化学原理、变化规律以及预测目标三个要素，材料设计是一个多目标协同的工程设计。

      基于晶体量子理论，我们构造选择了钙钛矿氧化物的数字化描述符，发现了禁带宽度、铁电相变温度、自旋磁序等物理性质与数字化描述符之间的因果关系，初步建立了钙钛矿氧化物铁性功能材料的预测设计物理模型，进行了相关材料的预测式设计与验证。

关于禁带宽度的细节见《科学通报》文章：

BiFeO3系固溶体钙钛矿窄禁带铁电半导体光伏材料研究 

https://doi.org/10.1360/TB-2021-0068

关于铁电相变温度与自旋磁序的细节见《Physica Solidi State RRL》文章：

Physics-guided data-mining driven design of room-temperature multiferroic perovskite oxides

https://doi.org/10.1002/pssr.201900028

关于铁电压电陶瓷的细节见《IEEE Xplore》文章：

Data-Mining Driven Design for Novel Perovskite-type Piezoceramics

https://ieeexplore.ieee.org/document/8463245

关于数据范式材料研究方法的细节见《科技导报》文章：

数据科学范式下的钙钛矿结构铁电新材料研究

http://www.kjdb.org/CN/Y2019/V37/I11/71

上述工作已完成了范式架构，随着数据生产与规律挖掘的推进，预测模型将更加准确...

该方法之集大成者是完成了“室温铁磁半导体”的0-1发现，该工作已在2021全国电介质会议（4月9-11日）、在ISAF-2021（5月17-21日）会议上进行了宣讲。