Abstract Building sensible processing-structure-property (PSP) links to gain fundamental insights and understanding of materials behavior has been the focus of many works in computational materials science. Microstructure characterization and reconstruction (MCR), coupled with machine learning techniques and materials modeling and simulation, is an important component of discovering PSP relations and inverse material design in the era of high-throughput computational materials science. In this article, we provide a comprehensive review of representative approaches for MCR and elaborate on their algorithmic details, computational costs, and how they fit into the PSP mapping problems. Multiple categories of MCR methods relying on statistical functions (such as n-point correlation functions), physical descriptors, spectral density function, texture synthesis, and supervised/unsupervised learning are reviewed. As no MCR method is applicable to the analysis and (inverse) design of all material systems, our goal is to provide the scientific community with a close examination of the state-of-the-art techniques for MCR, as well as useful guidance on which MCR method to choose and how to systematically apply it to a problem at hand. We illustrate applications of MCR on materials modeling and building structure-property relations via two examples: One on learning the materials law of a class of composite microstructures, and the second on relating the permittivity and dielectric loss to a structural parameter in nanodielectrics.

中文翻译：

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计算微结构表征和重建：最先进技术的回顾

摘要 建立合理的加工-结构-性能 (PSP) 链接以获得对材料行为的基本见解和理解一直是计算材料科学中许多工作的重点。微观结构表征和重建 (MCR) 与机器学习技术和材料建模和模拟相结合，是在高通量计算材料科学时代发现 PSP 关系和逆向材料设计的重要组成部分。在本文中，我们全面回顾了 MCR 的代表性方法，并详细说明了它们的算法细节、计算成本以及它们如何适应 PSP 映射问题。多类MCR方法依赖于统计函数（如n点相关函数）、物理描述符、谱密度函数、纹理合成和监督/无监督学习进行了审查。由于没有任何 MCR 方法适用于所有材料系统的分析和（逆向）设计，我们的目标是为科学界提供对 MCR 最先进技术的仔细检查，以及有关 MCR 的有用指导选择哪种 MCR 方法以及如何系统地将其应用于手头的问题。我们通过两个例子来说明 MCR 在材料建模和构建结构-性能关系中的应用：一个是学习一类复合微结构的材料定律，第二个是将介电常数和介电损耗与纳米电介质中的结构参数相关联。我们的目标是为科学界提供对 MCR 最先进技术的仔细检查，以及关于选择哪种 MCR 方法以及如何系统地将其应用于手头问题的有用指导。我们通过两个例子来说明 MCR 在材料建模和构建结构-性能关系中的应用：一个是学习一类复合微结构的材料定律，第二个是将介电常数和介电损耗与纳米电介质中的结构参数相关联。我们的目标是为科学界提供对 MCR 最先进技术的仔细检查，以及关于选择哪种 MCR 方法以及如何系统地将其应用于手头问题的有用指导。我们通过两个例子来说明 MCR 在材料建模和构建结构-性能关系中的应用：一个是学习一类复合微结构的材料定律，第二个是将介电常数和介电损耗与纳米电介质中的结构参数相关联。