本研究提出了一种新方法，有效估计复杂非线性动态系统中多维受控随机微分方程的漂移和扩散系数，推动了相关研究的发展。

本研究提出了一种名为非平衡传输采样器（NETS）的算法，用于解决传统采样方法的偏倚问题。NETS通过引入学习的漂移项，提高了采样的准确性，并在多个基准测试中表现出色。该方法提高了高维数据的采样效率，且扩散系数可调，便于应用。