研究探讨了测量噪声对贝叶斯优化收敛性的影响，分析了在噪声条件下的理论保证，重点关注高斯过程建模和期望改进获取函数，展示了在观察存在噪声的情况下仍能实现收敛的条件。
本研究解决了贝叶斯优化中期望改进（EI）因数值精度敏感性导致的性能提升问题，提出了友好的推导方法，验证了对数变换目标的高斯过程在提高预测准确性方面的有效性，并给出了EI的闭式形式推导。
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