本研究提出了一种新方法，解决了复杂非线性动态系统处理中的局限性。该方法高效估计多维非线性受控随机微分方程的漂移和扩散系数，并提供理论保证和实际有效性，推动了相关领域的研究进展。

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。