最近,这已经推广到神经算子(neural operators),它们学习函数空间之间的映射。对于偏微分方程(PDEs),神经算子直接学习从任何函数参数依赖性到解的映射。因此,它们学习了一整个PDEs族,与经典方法解决方程的一个实例形成对比。在这项工作中,我们通过直接在傅里叶空间(Fourier space)中参数化(parameterize)积分核(integral ...
总结而言，傅里叶神经算子FNO正引领着PDE求解领域的新潮流，其高效性、灵活性和卓越性能为科学工程问题的求解带来了革命性的变化。随着技术的不断发展，FNO的潜力将不断被挖掘，为未来的计算科学研究带来更多的可能性。