本文研究了一种基于动力学系统模拟的优化方法，能够在更大的凸函数类中实现线性收敛性。提出了无模拟的目标函数和数据驱动学习框架，解决了胶体自组装问题。通过扩展扩散采样和最优控制，提出了适用于无限维空间的随机最优控制理论，并展示了其在多种问题中的有效性。