Effiziente und skalierbare Bayes'sche optimale Versuchsplanung mit ableitungsinformierten neuronalen Operatoren

Eine effiziente und skalierbare Methode zur Bayes'schen optimalen Versuchsplanung, die auf ableitungsinformierten neuronalen Operatoren basiert, um die Herausforderungen hochdimensionaler Parameter- und Beobachtungsräume zu bewältigen.