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期望自由能采集函数自报遗憾与均方误差双指标具竞争力
Meera与Kouw提出面向贝叶斯优化与学习并行问题的期望自由能采集函数，自报在二维振荡基准上双指标均有竞争力。
重要性局部证据E2 未复现
贝叶斯优化现在有了一个曲率感知的期望自由能采集函数，作者自报在二维振荡基准上遗憾与均方误差双指标均有竞争力，而典型采集函数通常只擅长其一。
此前Meera与Kouw针对优化与学习函数并行的联合问题提出该采集函数，并称在特定假设下该目标可退化为UCB、LCB与期望信息增益，证明对凹函数有无偏收敛保证，进而给出曲率感知更新律；作者以Van der Pol振荡器系统辨识作概念验证。
实证为作者自报，以Van der Pol振荡器系统辨识作概念验证，自报在二维振荡基准上遗憾与均方误差双指标均有竞争力。
边界：该预印本（arXiv 2603.26339，3月27日首提，9月16日修订至v2）的实证为作者自报，尚无第三方复现。