Bei der Verwendung von neuronalen Netzwerken für die unvollständige Cholesky-Faktorisierung könnten einige potenzielle Nachteile oder Einschränkungen auftreten. Erstens könnte die Komplexität des Trainingsprozesses eine Herausforderung darstellen, insbesondere wenn große Datensätze oder komplexe Modelle verwendet werden. Dies könnte zu längeren Trainingszeiten und höheren Rechenressourcenanforderungen führen. Zweitens besteht die Möglichkeit, dass die Qualität der generierten Präkonditionierer stark von der Qualität der Trainingsdaten abhängt. Wenn die Trainingsdaten nicht repräsentativ für die tatsächlichen Probleme sind, könnten die Ergebnisse ungenau oder ineffektiv sein. Drittens könnten neuronale Netzwerke anfällig für Overfitting sein, was zu einer schlechten Generalisierung auf neue Datensätze führen könnte. Es ist wichtig, diese potenziellen Einschränkungen zu berücksichtigen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um ihre Auswirkungen zu minimieren.