高精度、スケーラブル、効率的なベイズ最適実験設計 - 微分情報を活用したニューラルオペレーターによる解決

本研究では、パラメータ-観測量マップとその微分情報を正確に近似するニューラルオペレーターを活用し、大規模な偏微分方程式拘束下の高次元パラメータ推定問題に対して、高精度、スケーラブル、効率的なベイズ最適実験設計手法を提案する。