机构名称：
¥ 2.0
其中b是包含v ∗的立方体，d是在ℝ3上所有概率度量的空间pℝ3上的合适距离函数。大多数现有的作品，很少有例外（请参见第2节）作为通常的L 2距离，（2）通过基于梯度的方法或在空间B×So3ðÞ上进行的一种详尽搜索来求解。然而，由于体积的不规则形状，f L 2的景观可能是高度非凸，基于梯度的方法将失败，初始化较差。基于详尽的基于搜索的方法可以返回更准确的结果，但如果实施天真实施，则具有巨大的成本。利用F L 2（8）的卷积结构的方法可以提高计算速度，但仍被认为是大容量的昂贵。是由这些问题激励的，在本文中，我们将基于1-Wasserstein距离的解决方案（2）提出一种对齐算法，该算法比欧几里得距离更好地反映了僵化的变换，而与欧几里得距离更好地反映了僵化的变换，从而创造了更好的损失景观。利用这一事实，我们使用贝叶斯优化的工具来最小化（2），它能够返回全局优化器，而对目标的评估比详尽的搜索要少得多。所产生的算法比现有算法提高了性能，因为我们将在真实蛋白质分子的比对上证明。
在瓦斯堡距离中的密度图的对准
主要关键词
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