随着技术的发展和人们对更高画质的要求，全面0千仅仅在前端使用HDR已经有些不够了。

这些图像可以用弹性常数来固定，掌握造技其位置则通过势能曲面的梯度进行优化，同时也受弹簧所施加的力作用。这种方法从函数求值的角度来说，高海管研要比传统的NEB方法快一个数量级，且没有损失收敛能垒的准确性。

拔±【引言】NEB算法是用于计算化学体系中过渡态最为常用的方法。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，伏阀发制来识别与两能态之间的势垒有关的能量。侧套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。

下方折线图表示相对于ML-NEB算法预测结果中相同位置处的函数目标值，全面0千三个采集函数得到的沿路径预测能量的平均误差。此外，掌握造技第一性原理电子结构计算中，力的求值要花费昂贵的计算资源。

和传统的NEB计算相比，高海管研该算法不对图像数量进行任何操控，高海管研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。

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