arXiv · ML· Chien-Chai Chang·· 5 小时前AI 评分28
tReax_expedition 结合量子蒙特卡洛与神经 Committer 实现反应路径搜索
All Paths All at Once: A Quantum Monte Carlo and Neural Committor Approach to Reaction Pathway Search
AI 导读
新提出的 tReax_expedition 方法通过耦合蒙特卡洛探索与受限继续算法，在缺乏势垒梯度的情况下定位竞争性反应路径。在 GFN2-xTB 体系的九个气相反应中有八个样本链最大值与独立精修的鞍点能差异小于 0.76 kJ/mol。该方法展示了仅依赖能量的探索与继续过程恢复候选路径的能力，并将路由连接性与几何定位等概念区分开来。
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