DINO 기반 MCMC 기법의 수렴성과 정확성은 다양한 방법으로 보장될 수 있습니다. 첫째, DINO 대리모델의 정확성은 학습 데이터의 품질과 양에 의해 결정됩니다. 정확한 대리모델은 실제 PtO 맵을 효과적으로 근사하고 MCMC 과정에서 올바른 결정을 내릴 수 있습니다. 둘째, MCMC 알고리즘의 설계와 구현은 수렴성을 보장해야 합니다. 적절한 제약 조건과 적절한 샘플링 방법을 사용하여 안정적인 수렴을 달성할 수 있습니다. 세째, 적절한 후처리 및 결과 분석을 통해 MCMC 결과의 정확성을 확인할 수 있습니다. 이러한 다양한 방법을 통해 DINO 기반 MCMC 기법의 수렴성과 정확성을 보장할 수 있습니다.