本文研究了基于贝叶斯优化的多重保真度方法，解决高保真度数据获取成本高和数据源相关度局限性的问题。通过多重保真度仿真方法学习每个数据源的噪声模型，提升性能。
研究基于贝叶斯优化的多重保真度方法。
解决高保真度数据获取成本高的问题。
应对数据源之间相关度局限性的挑战。
提出多重保真度仿真方法以学习每个数据源的噪声模型。
利用低保真度数据源提升整体性能。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
