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用第一性原理计算和人工智能设计的单原子合金催化剂( Single-atom alloy catalysts designed by first-principles calculations and artificial intelligence )
ZK Han D Sarker R Ouyang A Mazheika SV Levchenko
单原子合金催化剂是近年来催化研究的前沿。同时优化反应物的易解离性和平衡的中间体结合强度使其成为几个重要工业反应的高效催化剂。然而，由于对大量候选材料的催化性能缺乏快速而可靠的预测，新的SAACs的发现受到了阻碍。我们通过应用一种用密度泛函输入参数化的压缩感知数据分析方法来解决这个问题。除了持续预测实验研究的SAACs的效率外，我们还确定了200多个尚未报道的有希望的候选人。这些候选人中有一些比报道的更稳定、更高效。我们还介绍了一种基于数据挖掘方法子群发现的复杂符号回归模型定性分析的新方法。我们的研究证明了数据分析对于避免催化设计偏差的重要性，并为寻找适合各种应用的最佳SAACs提供了食谱。
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