オペレーター学習

オペレータ学習とは、無限次元のヒルベルト空間やバナッハ空間におけるオペレータを学習するプロセスを指します。この手法の目的は、データ駆動型の方法を通じて数学モデルを構築し、入力から出力への正確なマッピングを実現することです。このタスクは、複雑な関数近似問題、偏微分方程式の解法、および信号処理において重要な応用価値を持ち、計算効率と精度を大幅に向上させます。