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神经 PDE 求解器学习状态可迁移性研究
论文提出复用契约，通过配对状态比较、匹配目标信息与预算及成本核算，分离求解精度、学习贡献与数值效用。文献审计提取 12 篇论文的 18 条协议记录，发现固定预测器的收益会随校正算法反转，基于功的选择在留出任务上节省 2.50-3.33 次 CG 迭代，强调复用需要匹配状态比较与下游计算证据。
arXiv cs.LG24 天前
#傅里叶神经算子
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车辆集成数字孪生：行车传感监测桥梁
论文提出一种车辆集成数字孪生框架，统一物理建模与机器学习，用于桥梁与道路状态的连续监测。框架利用傅里叶神经算子构建车桥与车路交互代理模型，并通过贝叶斯优化设计电动检测车，在澳大利亚和日本多地完成实地验证。
arXiv cs.LG25 天前
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SAFDNO：随机自适应傅里叶分解算子学习
论文提出 SAFDNO，用自适应 Takenaka-Malmquist 正交系统替代固定傅里叶基与硬频率截断，通过神经极点预测器摊销随机极点选择。在九个 PDE 基准中，六个规则网格问题取得最佳表现，Darcy、Burgers、Navier-Stokes 提升明显。零样本超分辨率性能更强，细网格部…
arXiv cs.LG27 天前
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Helix-FNO：谱域算子学习耦合机理模型做快速代理仿真
论文提出Helix-FNO，一种教师-学生架构，将32状态机理模型教师与傅里叶神经算子（FNO）学生耦合。教师通过拉丁超立方与不确定性主动学习生成高保真数据集，学生在谱域学习解算子本身而非单一解，从而泛化到新工况。该方法推理速度比机理教师快三个数量级，达毫秒级，适合大规模候选筛选与在线决策支持。
arXiv cs.LG41 天前
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不可压缩流上的变分最优传输算子
论文提出变分不可压缩最优传输（VIOT）算子，一种用于摊销式不可压缩密度传输的生成神经算子。系统由流函数/矢量势表示、正则化不可压缩传输目标与傅里叶神经算子骨干组成，可对新源-目标密度对前馈预测无散度速度场并生成完整传输轨迹。在2D与3D基准上每对秒级完成，相比逐实例优化基线约10^4倍在线加速，…
arXiv cs.LG48 天前
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