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带噪声的测量：用于共同优化噪声和属性发现的贝叶斯优化
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于最大值熵搜索的多保真度贝叶斯优化方法（MF-MES），通过优化函数值的熵来简化计算，并提出了并行化方案。研究探讨了贝叶斯优化在材料发现中的应用，利用低保真数据提升性能，并评估其在化学发现中的有效性，显示出显著的发现效率提升。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于最大值熵搜索的多保真度贝叶斯优化方法（MF-MES），通过优化函数值的熵简化计算。
- MF-MES成功解决了信息熵的估计难题，并提出了并行化方案。
- 研究探讨了贝叶斯优化在材料发现中的应用，利用低保真数据提升性能。
- 评估MF-MES在化学发现中的有效性，显示出显著的发现效率提升。
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延伸问答
什么是多保真度贝叶斯优化（MF-MES）？
多保真度贝叶斯优化（MF-MES）是一种基于最大值熵搜索的方法，通过优化函数值的熵来简化计算，并解决信息熵的估计难题。
MF-MES如何提升材料发现的效率？
MF-MES通过利用低保真数据来提升性能，从而加速材料发现过程。
MF-MES的并行化方案有什么优势？
MF-MES的并行化方案可以提高计算效率，使得优化过程更加高效。
贝叶斯优化在化学发现中的应用效果如何？
贝叶斯优化在化学发现中显示出显著的发现效率提升，尤其是在利用低保真数据时。
MF-MES解决了哪些具体问题？
MF-MES解决了信息熵的估计难题，并通过并行化方案简化了计算过程。
如何利用低保真数据提升贝叶斯优化的性能？
通过学习每个数据源的噪声模型，MF-MES能够有效利用低保真数据，从而提升优化性能。
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