We demonstrate that combining a shifted clustering algorithm with a fast‐marching‐based algorithm can generate accurate approximations of the minimum energy path (MEP) given a free energy landscape (FEL). Using this approximation as the initial guess for the MEP, followed by further refinement with the string method (referred to as the fast marching tree (FMT)‐string combined approach), significantly reduces the number of iterations required for MEP convergence. This approach saves substantial time compared to using linear interpolation (LI) for the initial guess. Our method offers a viable solution for obtaining an effective initial guess of the MEP when an approximate or converged FEL is available. This work highlights the potential of applying FMT‐based approaches to extract the MEP in chemical reactions.

中文翻译：

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通过路径规划生成的初始猜测有效加速最小自由能路径的收敛


我们证明，将移位聚类算法与基于快速行进的算法相结合，可以在给定自由能源景观 （FEL） 的情况下生成最小能量路径 （MEP） 的准确近似值。使用此近似值作为 MEP 的初始估计值，然后使用字符串方法（称为快速行进树 （FMT）-字符串组合方法）进一步细化，可显著减少 MEP 收敛所需的迭代次数。与使用线性插值 （LI） 进行初始猜测相比，这种方法可节省大量时间。我们的方法提供了一种可行的解决方案，可以在近似或收敛的 FEL 可用时获得 MEP 的有效初始猜测。这项工作强调了在化学反应中应用基于 FMT 的方法提取 MEP 的潜力。