論文の概要: Reorienting off-path Nudged Elastic Bands (RONEB) via Minimum Mode Following
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12630v1
- Date: Mon, 19 Jan 2026 00:21:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.709878
- Title: Reorienting off-path Nudged Elastic Bands (RONEB) via Minimum Mode Following
- Title（参考訳）: 最小モード追従によるオフパスNudged Elastic Band(RONEB)の再配向
- Authors: Rohit Goswami, Miha Gunde, Hannes Jónsson,
- Abstract要約: アダプティブハイブリッドアルゴリズムは、NEBの二重終端特性と、単一終端Min-Mode following法の加速を統合する。
本稿では,ベーカーシャン遷移状態テストセットの標準クライミングイメージNEB (CI-NEB) に対してベンチマークを行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate determination of transition states remains central to understanding reaction kinetics. Double-ended methods like the Nudged Elastic Band (NEB) ensure relevant transition states and paths, but incur high computational costs and suffer stagnation on flat or rough potential energy surfaces. Conversely, single-ended eigenmode-following techniques offer efficiency but cannot often be constrained between specific states. Here, we present the Reorienting Off-path Nudged Elastic Bands (RONEB), an adaptive hybrid algorithm that integrates the double ended nature of the NEB with the acceleration of single ended Min-Mode Following methods. RONEB provides stability based on the history of the path optimization, relative force triggering, and an alignment-based back-off penalty to dynamically decouple the climbing image from the elastic band constraints. We benchmark the method against the standard Climbing Image NEB (CI-NEB) across the Baker-Chan transition state test set using the PET-MAD machine-learned potential and the OptBench Pt(111) heptamer island surface diffusion set. A Bayesian analysis of the performance data quantifies a median reduction in gradient calls of 46.3% [95% CrI: -54.7%, -36.9%] relative to the baseline, while surface diffusion tests reveal a 28% reduction across 59 metallic rearrangement mechanisms. These results establish RONEB as a highly effective tool for high-throughput automated chemical discovery.
- Abstract（参考訳）: 遷移状態の正確な決定は、反応速度論の理解の中心のままである。
Nudged Elastic Band (NEB) のようなダブルエンドの手法は、関連する遷移状態と経路を保証するが、計算コストが高く、平坦または粗いポテンシャル表面で停滞する。
逆に、シングルエンド固有モード追跡技術は効率性を提供するが、特定の状態間では制約されないことが多い。
本稿では,NEBの二重終端特性と単一終端のMin-Mode following法を併用した適応型ハイブリッドアルゴリズムであるReorienting Off-path Nudged Elastic Bands (RONEB)を提案する。
RONEBは、経路最適化、相対的な力トリガー、およびアライメントに基づくバックオフペナルティに基づいて安定性を提供し、弾性帯域制約からクライミングイメージを動的に分離する。
我々は,PET-MAD マシン学習電位とOPtBench Pt(111) ヘプタマー島表面拡散セットを用いて,ベーカーシャン遷移状態テストセットの標準クライミングイメージ NEB (CI-NEB) に対してベンチマークを行った。
ベイズ解析では、ベースラインに対して46.3%(95%CrI:-54.7%、-36.9%)の勾配呼び出しが中央値に減少し、表面拡散試験では59個の金属再配置機構に対して28%の減少を示した。
これらの結果は, RONEBを高スループット自動化学発見のための高効率なツールとして確立している。
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