## 要約：
研究は、60～6,000次元の空間でも線形モデルが予想以上に効果的であり、過去の直感から離れる必要があることを示しました。
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## 翻訳：
高次元空間におけるベイジアン最適化（BO）への挑戦に対処する既存の方法は、驚くことに、おそらく最も単純な方法であるベイジアン線形回帰によって上回っていることが明らかになりました。境界探索行为を避けるための幾何学的な変換を行うと、線形カーネルを持つガウス過程は、60から6,000次元の探索空間でも最高性能を達成しています。線形モデルはパラメトリックな代替案に比べて多くの利点があり：閉形式サンプリングが可能であり、計算はデータ量と比例するため、観測数が2万以上もある分子最適化タスクで利用することができます。実証分析を組み合わせることで、高次元空間におけるBO方法の過去の直感から離れる必要性が示唆されました。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.00170)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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