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Materials Discovery Workflows Guided by Symbolic Regression: Identifying Acid-Stable Oxides for Electrocatalysis
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内容提要
本研究提出了一种基于符号回归的方法，成功识别出12种用于电催化的酸稳定氧化物，仅需30次迭代。该方法通过精确预测和不确定性量化，降低了遗漏潜力材料的风险。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于符号回归的方法，成功识别出12种用于电催化的酸稳定氧化物。
- 该方法仅需30次迭代，显著提高了材料发现的效率。
- 通过精确预测和不确定性量化，降低了遗漏潜力材料的风险。
- 研究解决了在复杂原子过程影响下，识别材料特性关键参数的难题。
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