本論文では、偏微分方程式（PDE）のためのニューラルオペレーターまたはエミュレータが、従来のトレーニングデータの忠実性に制約されるという一般的な仮定を挑戦しています。「エミュレータの優位性」と呼ばれる現象を発見し、低忠実度のソルバーデータのみに基づいて訓練されたニューラルネットワークが、高忠実度の参照と比較した際に、より高い精度を達成できることを示しました。この理論的分析は、エミュレータの帰納的バイアス、訓練目標、数値誤差の特性の相互作用が、多段階の実行中に優れた性能を可能にすることを明らかにします。実験的には、様々なPDEに対して標準的なニューラルアーキテクチャを使用し、エミュレータが訓練データよりも規則性のある動態を学習し得ることを示しています。この研究は、エミュレータの基準の再評価を促し、特定の運用領域においてニューラルエミュレータが物理的忠実度を超える可能性を示唆しています。