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该论文研究了Hilbert尺度上线性逆问题的后验扩散先验，在显式分数放大条件下推导出稳定性理论与非渐近恢复界，给出由算子平滑性、真值正则性与分数误差共同决定的可恢复正则性阈值。
本文介绍了 Christoffel-DPS，这是一个用于扩散后验采样中最优传感器放置的无分布依赖框架，其性能优于传统的基于高斯假设的方法。它为使用生成式模型从复杂非高斯分布中重建状态提供了理论保证和实际改进。