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在文中所用的代理模型方法中，最置弹性带收敛的时间不与路径中移动图像的数量成比例，可以大大提高过渡态搜索的效率和鲁棒性。新航(a)经典爬坡微弹性带（CI-NEB）算法性能的二维Müller-Browns势能面表示。

光总观布(c)吸附在Pt(111)表面的Pt岛状七聚物发生重排的最小能量路径。部建文献链接：Low-ScalingAlgorithmforNudgedElasticBandCalculationsUsingaSurrogateMachineLearningModel（Phys.Rev.Lett.,2019,DOI:10.1103/PhysRevLett.122.156001）本文由Isobel撰写。设收始景(b)机器学习微弹性带（ML-NEB）法性能的二维Müller-Browns势能面表示。

尾开(b)Pt吸附原子在台阶式Pt表面跨越两层台阶扩散的最小能量路径。文章表明，苹果拍曝在传统的微动弹性带（NEB）计算中整合入代理高斯过程回归的原子模型，可以有效增加收敛速度。

这种耦合迭代过程成本极高，最置即使是仅包含单个粒子扩散的10个图像的体系，都需要几百个函数调用受力。

新航图3：在此前的体系中改变NEB图像的数量来测试ML-NEB算法的性能。光总观布乐视车联发布的这两款后装产品也将在乐视四月生态疯狂季中持续亮相。

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