还有网友说：焦虑枪这只狗狗是不是有什么问题，才会被主人这样对待。

和传统的NEB计算相比，过度该算法不对图像数量进行任何操控，过度而是通过构造一个具有高斯过程回归的概率本质的收敛标准，对所有图像结合目标模型势能中鞍点力的不确定性估算来达到收敛。表现路径优化是通过一个每一步迭代都对所有图像进行移动并求值的迭代过程实现的。

这种算法一般通过寻找反应物和产物转化的最小能量路径，焦虑枪来识别与两能态之间的势垒有关的能量。作者展示了学习速率被采集函数的形式所驱动，过度好的选择取决于外推（减少预测路径的不确定性）和开发（尝试收敛鞍点）的平衡。表现图2：用有效介质理论证明ML-NEB算法在三种不同的原子体系中的性能表现。

爬坡图像也可以被完整地包括进来，焦虑枪以确保涵盖带中最高能量点。这种方法从函数求值的角度来说，过度要比传统的NEB方法快一个数量级，且没有损失收敛能垒的准确性。

文章表明，表现在传统的微动弹性带（NEB）计算中整合入代理高斯过程回归的原子模型，可以有效增加收敛速度。

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