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该研究解决了化学转化中定位过渡态的计算成本问题，开发了一种图神经网络势能函数，以提高识别过渡态结构的效率。研究表明，利用该方法，每个测试系统中成功定位了过渡态，并减少了47%的从头算计算次数，显示出现代机器学习模型在加速常规计算化学任务方面的可靠性。

本文介绍了一种探索时间反演不变的随机过程演化算子特征函数的方法，并以Langevin方程为例。该方法使用微小生成器和解算算子，从有偏差的模拟中学习，并在估计特征函数和特征值方面具有优势。实验结果表明，即使数据集只包含少数相关转变，该方法也能恢复有关转变机制的相关信息。