你的问题可能有多种原因。以下是一些可能的原因和解决方法：1. 单位或比例不匹配：PE（Perfect Elasticity）和MMD（Maximum Mean Discrepancy）是两个不同的模型，可能在处理数据时使用的单位或者比例不同。如果顶点坐标的数据尺度在不同模型中不一致，那么可能会导致位置的偏移。你可以尝试将所有数据进行归一化处理，使得其在同一尺度上。2. 数据预处理步骤不一样：有些数据可能需要特定的预处理步骤才能正确地导入到模型中。例如，有的模型可能会对输入特征进行中心化和标准化，而其他模型则可能不会这样做。如果你的数据在经过某些预处理步骤后发生了改变，这可能导致顶点的位置发生偏移。你需要确认每个模型的预处理步骤是否相同。3. 算法实现错误：虽然不太可能是主要原因，但也有可能是在将模型从PE转换到MMD的过程中出现了某种类型的编程错误，导致顶点位置出现异常。你应该检查你的代码以确定是否有任何可能的编程错误。4. MMD本身的问题：MMD是一个用于比较两组分布差异的方法，并不直接涉及到顶点和坐标的操作。如果你是通过调整MMD的参数等手法间接改变了顶点位置，那可能是因为操作不当引起的。此时需要你仔细阅读理解你所用的MMD具体实现的论文或者相关文档说明。5. 最后也是最简单的一种可能性就是数据本身就是有问题的，比如获取数据的传感器故障、数据处理过程中出了错等等情况都有可能造成数据中的顶点出现在奇怪的位置上。这种情况下需要对数据进行进一步的核查和处理。6. 如果以上方法都不能解决问题的话，你可能需要考虑寻求更专业的技术支持或者是使用其他的模型和方法来试试看能否更好的解释和处理你的数据了。