FNO（傅里叶神经算子）

FNO（Fourier Neural Operator）由Zongyi Li等人于2020年提出，核心思想是在频域中参数化积分核，利用快速傅里叶变换实现高效卷积，从而逼近无穷维函数空间之间的映射。它解决了传统数值方法求解偏微分方程计算成本高的问题，能泛化到不同离散化，在流体力学、气象预测等领域表现优异。