Краткое содержание

arXiv:2510.06030v2 Тип анонса: replace-cross Аннотация: Регрессия гауссовского процесса (GP) предлагает стратегию для ускорения поиска седловых точек на многомерных энергетических поверхностях за счёт сокращения количества вычислений энергии и её производных по атомным координатам. Однако вычислительные затраты на оптимизацию гиперпараметров могут быть значительными и делать подход неэффективным. Также возможны неудачи, если поиск заходит слишком далеко в области, недостаточно хорошо представленные моделью GP. В данной работе эти проблемы решаются за счёт использования учитывающих геометрию мер оптимального транспорта и стратегии активного прореживания с использованием суммы расстояний Вассерштейна-1 для каждого типа атомов при выборке наиболее удалённых точек, отбирающей фиксированное по размеру подмножество геометрически разнообразных конфигураций, чтобы избежать быстрого роста стоимости обновлений GP по мере накопления наблюдений. Устойчивость повышается за счёт перестановочно-инвариантной метрики, которая обеспечивает надёжный радиус доверия.