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自动反应网络预测可以阐明关键反应机制，预测反应结果，并指导催化剂设计以提高有价值产品的产量。1 - 3与基于编码反应类型的传统网络探索算法不同，自动反应预测方法可以发现意外的反应机械和新的反应类型，而对启发式规则的使用有限。4,5自动反应预测的使用是广泛的，并已成功应用于研究领域，例如生物量转化，6种燃烧化学，7 - 9和杂核催化。10 - 13然而，大规模自动反应预测方法的主要瓶颈是在原子势能表面（PES）上定位过渡态（TSS）的成本。即使已经开发了各种算法
化学科学-RSC出版
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