请总结以下内容，只需保留ellingham图相关的信息，并简要表述：

材料基因组学是现代材料科学中的一个重要的研究领域，主要研究材料性能与化学成分、微结构等多方面因素之间的关系。高效的数据处理手段，如机器学习，已在该领域中展现了极大的应用前景。在电池材料的研究中，第一性原理计算能够为探索和理解新型电极材料提供重要的基础。例如，锂离子的氧化还原电位可以通过多种方法预测，其中使用Digging图来进行预测是这些方法中的一种。但更常见的是使用ellingham图来预测不同材料的氧化还原电位，这种方法不仅简单直接，而且可以清晰地展示不同材料在不同氧化还原态时的热力学稳定性。总的来说，ellingham图可以通过计算不同氧化还原态之间的吉布斯自由能变化，从而为材料设计提供有价值的指导。分析这些数据对于新型电池材料的设计和优化至关重要。
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在电池材料的研究中，常用ellingham图来预测材料的氧化还原电位。这种方法通过计算不同氧化还原态之间的吉布斯自由能变化，不仅能直观展示材料在不同状态下的热力学稳定性，还为材料设计提供了重要指导。这对新型电池材料的设计和优化至关重要。
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