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Gaussian Process Regression for Minimum Energy Path Optimization and Transition State Search

机译：用于最小能量路径优化和转换状态搜索的高斯过程回归

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We implemented a gradient-based algorithm for finding minimum energy paths (MEPs) using Gaussian process regression (GPR). A subsequent search for transition states can be performed very fast. We describe the algorithm in detail and compare its performance to the nudged elastic band (NEB) method in 27 test systems. Additionally, three different possibilities for an initial guess of the path are evaluated. We found the new optimizer to considerably decrease the number of required energy and gradient evaluations.
机译：我们实现了一种基于梯度的算法，用于使用高斯进程回归（GPR）找到最小能量路径（MEP）。 可以非常快地执行后续搜索转换状态。 我们详细描述了该算法，并将其在27个测试系统中的粗加力带（NEB）方法中的性能进行了比较。 另外，评估了对路径初始猜测的三种不同可能性。 我们发现新的优化器可大大降低所需的能量和梯度评估的数量。

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