前処理の選択方法を最適化することで、さらなる性能向上が期待できます。前処理は、最適化問題の条件数を改善し、収束速度を向上させるための重要な手段です。具体的には、問題の特性に応じた適切な前処理器を選定することで、勾配降下法やL-BFGSアルゴリズムの収束を加速し、トレーニング時間を短縮することが可能です。さらに、異なる流体力学的問題に対して、特定の前処理器の効果を評価し、最適な組み合わせを見つけることで、精度や一般化能力の向上も期待できます。これにより、提案手法の適用範囲が広がり、より複雑なシミュレーションや逆問題に対しても効果的に対応できるようになるでしょう。