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具有化学反应网络集成的生成模型的自治学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于强化学习的方法，通过识别化学反应路径上连接反应物和产物状态的重要配置，产生一系列集中于转化路径的配置集合，并将其在神经网络的偏微分方程求解器中应用，得到一个受限背向科尔莫戈洛夫方程的近似解，用于评估反应速率。
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关键要点
- 研究提出了一种基于强化学习的方法。
- 通过识别化学反应路径上连接反应物和产物状态的重要配置。
- 产生一系列集中于转化路径的配置集合。
- 将配置集合应用于神经网络的偏微分方程求解器。
- 得到一个受限背向科尔莫戈洛夫方程的近似解。
- 该解编码了反应的机制信息，可用于评估反应速率。
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