傅立叶神经算子
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在这项工作中,我们通过直接在傅立叶空间中对积分内核进行参数化,从而制定了一种新的神经元运算符,从而实现了高效而富有表现力的体系结构。我们对Burgers方程,Darcy流和Navier-Stokes方程(包括湍流状态)进行实验。与现有的神经网络方法相比,我们的傅里叶神经算子显示了最先进的性能,并且与传统的PDE求解器相比,它的速度提高了三个数量级。
它来自以前的作品:
要求
档案文件
代码采用简单脚本的形式。每个脚本应该是独立的并且可以直接运行。
fourier_1d.py是傅立叶神经算子1D的问题,如(与时间无关的)Burgers方程的第5.1节中所讨论的。
fourier_2d.py是傅立叶神经算子的2D问题如达西流在第5.2节中所讨论的。
fourier_2d_time.py是傅立叶神经算子的2D问题诸如在5.3节中讨论的Navier
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