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电力电量相关研究成果以Optimalityguaranteesforcrystalstructureprediction为题发表在Nature上。【数据概览】图一、市场使用整数编程的CSP ©2023SpringerNature图二、市场利用整数规划预测石榴石（Ca3Al2Si3O12）和尖晶石（MgAl2O4）的结构©2023SpringerNature图三、对PES的启发式和非启发式探索的比较©2023SpringerNature【成果启示】综上所述，本文找到最低能量周期性晶格原子分配的搜索例程可用于预测晶体结构，并进行随后的局部最小化。
多年来，结算CSP方法已经付出了巨大的努力，旨在快速识别低能耗结构。这既为启发式和数据驱动的结构预测方法提供了基本事实，规则又通过保证实验室中实验分离材料的能量状态提供了基本理解。开发充分利用新兴软件和硬件的编码和实现将在最佳性、安徽确定性和量子优势的基础上定义独特的CSP，从而为合成优先级和属性预测提供新的工作流程。
这种搜索的整数规划公式提供了一种算法，电力电量可以保证识别CSP中的全局最优值，并使量子计算机能够解决出现的组合挑战。文献链接：市场Optimalityguaranteesforcrystalstructureprediction（Nature，2023，10.1038/s41586-023-06071-y）本文由材料人CYM编译供稿。
2.这种晶体结构预测的公式建立了与算法理论的联系，结算并提供了观测或预测材料的绝对能量状态。
到目前为止，规则还没有用于扩展无机固体CSP的方法可以在未知原子位置的连续空间中提供能量最优性保证。安徽2015年获中国科学院杰出成就奖
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