概念total variation distance / TVD
全变差距离
全变差距离是概率论与统计学中衡量两个概率分布差异的度量，定义为两分布在任意事件上概率差的最大值，取值0到1。在机器学习中常用于评估生成分布与目标分布的差异。
时间轴 (近 90 天)
10月14日
对于无约束假设类，MLIPs的预测误差与采样精度之间的关系在维度上呈指数级病态：即使能量和力的预测误差随维度指数衰减，学习分布与目标分布之间的全变差距离仍可能接近最大值。
待验证50%
10月14日
全变差距离定义为两个分布在某事件上概率差的最大值，取值范围为0到1；0表示分布完全相同，1表示完全不重叠。
待验证50%