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图2。验证基于高斯过程的ML模型。（a）在得出的ΔKE和高斯过程之间的（a）在得出ΔKE和高斯过程的ΔKE和高斯过程之间，在得出的Δ和高斯过程之间预测了Δ（c）Δ（c）Δ（c）导出的Δ（c）范围差异的MD模拟V r和高斯过程之间的差异图预测了v r（d）概率密度函数eprots eratigre trots trots efictiationdutifeΔkekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekeke的概率的函数（e）的概率（e）的概率（e）差异的百分比（e）差异。 （f）在V r的预测中，百分比误差的概率密度函数图。 HEA的动能耗散（ΔKE）和穿透深度（δ），残留速度（V r）为（a）在得出ΔKE和高斯过程的ΔKE和高斯过程之间，在得出的Δ和高斯过程之间预测了Δ（c）Δ（c）Δ（c）导出的Δ（c）范围差异的MD模拟V r和高斯过程之间的差异图预测了v r（d）概率密度函数eprots eratigre trots trots efictiationdutifeΔkekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekeke的概率的函数（e）的概率（e）的概率（e）差异的百分比（e）差异。 （f）在V r的预测中，百分比误差的概率密度函数图。HEA的动能耗散（ΔKE）和穿透深度（δ），残留速度（V r）为
利用基于非参数的概率机器学习
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