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因此，全部作者着重关注了基于计算的结构预测推动新材料发现的方法。玩意通过全局优化发现全新的晶体结构和化合物等都能够使得更新更复杂材料结构得以预测。

另一种则基于强大的探索性的计算机算法，百货其能够在很少或没有预存知识的情况下进行预测。（b）在500GPa下，全部三元Mg-Si-O系统的凸壳。目前，玩意常采用两种互补的方法进行结构预测：一种是基于现有知识和晶体结构数据库的内容进行数据挖掘。

【背景介绍】过去，百货新材料的发现主要通过实验试错或偶然性的发现，这两者都需要花费大量人力物力以及完成那些极具挑战性的实验。全部用类似于Barnighausen树的群-子群关系以生成大多数已知的结构以及无数合理的新结构。

最后，玩意作者展望了该领域的前景，总结了需要克服包括大系统使用，无序结构和温度的考量，可制备亚稳态结构及化学性质预测等方面的挑战。

这些基于全局优化的、百货很少或没有经验知识的、广泛适用的预测方法，已被用于研究晶体结构，点缺陷，表面和界面。对于我们和差异化企业来说，全部这些都是真正的、明显的竞争优势。

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