Koopman演算子の推定精度を向上させるためには、いくつかの損失関数や制約条件を導入することが考えられます。まず、再構成損失（Lrecon）や予測損失（Lpred）を用いることで、モデルが入力データを正確に再構成し、未来の状態を正確に予測することを促進します。これにより、モデルの学習が強化され、精度が向上します。
さらに、線形性を強制する損失（Llin）を導入することで、潜在空間におけるKoopman演算子の線形性を維持し、モデルの安定性を向上させることができます。また、ノイズに対するロバスト性を高めるための損失（Lnoise）や、再現性を確保するための損失（Lrepl）を追加することで、モデルが高次元データの変動に対しても安定した性能を発揮できるようになります。これらの損失関数を組み合わせることで、Koopman演算子の推定精度を大幅に向上させることが可能です。