该研究提出了一种深度物理先验（DPP）方法，旨在解决逆向设计优化中从观测推断系统参数的难题，尤其是在缺乏明确数学表征的情况下。该方法通过预训练的神经算子实现基于梯度的第一阶逆向优化，展现出显著的应用潜力。