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假球在一个组成空间中已经最优的催化剂在另一个组成空间中可以进一步优化。与经典NEB算法相比，赌球的同的N都MLNEB算法在减少了计算量的同时，可以准确预测最大催化活性的路径。

通过引入更多的适应度参数，假球最终可以找到帕累托的有效组合。本文以Ag-Ir-Pd-Pt-RuHEAs为模型证明了ORR反应活性的局部最优值与山脊线相连，赌球的同的N都即催化活性的最大值可以通过山脊线寻找，赌球的同的N都并由此提出了一种寻找催化剂的新策略。假球©2022TheAuthors图3MLNEB与经典NEB的比较。

©2022TheAuthors五、赌球的同的N都成果启示利用探波雷达(GPR)对组合空间进行建模，并对NEB算法进行了改进，得到了组合空间中催化活性沿脊线分布的路径。在更高的维度中，假球MLNEB不够适用，假球但本文提出了一种可能的新策略，即沿着催化活性脊线到组成空间的边缘，然后用一种元素替换另一种元素，并对三元组成进行了模拟。

利用山脊检测算法对GPR函数进行预测，赌球的同的N都证明了催化剂活性极大值确实与脊线相连。

假球©2022TheAuthors图2使用GPR模型在统一5at%网格上训练的经典NEB算法a)和在269个样本后收敛的MLNEB算法b)的Ag和Ir间收敛NEB路径的活性高度分布。赌球的同的N都这样当我们遇见一个陌生人时。

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