この研究では、進化計算を用いたニューラルアーキテクチャ検索（ENAS）アルゴリズムの理論的研究が行われています。具体的には、期待される最初の到達時間（EHT）を分析し、ENASアルゴリズムの平均計算時間複雑さを示すことが重要視されています。Markov連鎖モデルや突然変異演算子などの理論的手法が実際のNAS問題に適用され、ENASアルゴリズムの性能向上や効率化につながる可能性があります。