利用通用原子間勢能的先驗概率進行原子結構的貝葉斯優化

本文提出了一種結合機器學習勢能和貝葉斯優化來加速原子結構優化的創新方法，並證明了使用 MACE-MP-0 勢能作為先驗概率可以顯著提高 BEACON 算法在尋找各種系統（包括週期性塊體材料、表面結構和銅簇）的全局最小值方面的成功率。