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在文中所用的代理模型方法中，首座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。进万家智(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。

源示(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。范社佛山文献链接：Low-ScalingAlgorithmforNudgedElasticBandCalculationsUsingaSurrogateMachineLearningModel（Phys.Rev.Lett.,2019,DOI:10.1103/PhysRevLett.122.156001）本文由Isobel撰写。广东(b)机器学习微弹性带（ML-NEB）法性能的二维Müller-Browns势能面表示。

正式(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，投运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，全国氢能区项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。

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