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IKNO：SO(3)等变各向同性核神经算子
论文针对向量值偏微分方程神经代理在旋转坐标系下预测不一致的问题，提出不变条件各向同性核神经算子（IKNO）。该紧凑图模型从旋转不变的标量与随数据旋转的向量方向构建局部交互，从而保证旋转等变性。在三维纳维-斯托克斯动力学上，IKNO达到数值精度一致，以少5.6倍参数匹敌张量场网络精度。
arXiv cs.LG24 天前
#神经算子
共 19 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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可组合 AI 求解器加速 3D-IC 热建模
论文提出 DAIST，将整包热仿真分解为块级子域问题，用神经算子替代子域求解器，并通过界面温度与热流迭代耦合。该局部到全局架构消除了单体模型的拓扑锁定，块级神经算子可在未见封装组合中直接复用而无需重训。在多芯粒与先进封装系统上，DAIST 相比传统 FEM 求解器最高加速 178 倍，平均温度误差…
arXiv cs.LG28 天前
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自适应锚点的函数空间 Transformer
论文提出函数空间 Transformer（FST），通过空间自适应连续隐表示从函数中学习，锚点位置由输入观测预测并递归细化。该表示可针对每个输入调整空间组织，而非继承观测网格，同时支持空间分辨与有限维输出。在 PDEBench Burgers 与 Darcy 流预测上大幅优于 Perceiver …
arXiv cs.LG32 天前
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研究：留出轴承协议下域适应在振动传感器上失效
研究在留出轴承协议下重新审视滚动轴承故障诊断任务，发现仅源域迁移在转速变化时仅达 0.36，远低于目标监督上限 0.97。将计算阶次跟踪视为受控表示变换后，傅里叶神经算子将源域迁移提升至 0.61，而匹配特征维度的卷积网络仍接近随机。结果表明输入表示而非对齐方法决定域适应是否有效。
arXiv cs.LG34 天前
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物理信息保形预测：为神经算子嵌入 PDE 一致性
神经算子（如傅里叶神经算子 FNO）在逼近偏微分方程解上精度出色，但缺乏严格的不确定性估计。作者提出物理信息保形预测（PI-CP），将 PDE 残差嵌入分裂保形预测的非一致性分数，产生无分布假设、有可证覆盖保证且空间自适应的预测区间。研究还证明 FNO 的平移等变性对带 Dirichlet 边界条…
arXiv cs.LG49 天前
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L-SplineFNO：面向非结构网格的可学习样条神经算子
论文提出 L-SplineFNO，将傅里叶神经算子主干与稀疏可学习 B 样条传递结合，在非结构网格与潜在笛卡尔网格间转换，避免几何相关求解。在 6 个三维工程基准上以更低内存与算力达到高精度，单张 A100 可扩展至训练 2660 万节点、推理 4600 万节点。
arXiv cs.AI13 天前
★ 2
长时程强化学习实现预算约束神经算子PDE求解
论文提出预算化自适应神经算子求解框架，用全局傅里叶神经算子推进全场、局部算子提出残差修正、宏策略决定何时修正。作者提出rollout验证策略改进（RV-PI），在浅水与Brusselator基准上以固定修正预算取得更优轨迹误差。研究表明局部修正的价值取决于其对自回归轨迹的下游影响，而非即时误差降低。
arXiv cs.LG26 天前
★ 2
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
★ 2
图子与神经逆算子生成复杂网络
论文提出在函数空间中统一生成模型与参数恢复，用多重分形阶梯图子紧凑参数化复杂网络，并引入神经逆算子实现对新图规模的推断。模型仅在合成数据上训练，却在零样本图生成基准的四项指标中三项取得最佳平均表现，并能处理单观测网络。多被试 EEG 案例中，推断参数比传统网络统计量更灵敏地追踪脑状态可逆变化。
arXiv cs.LG28 天前
★ 2
文本真能引导神经 PDE 代理模型吗？
论文用 OperatorCLIP 研究文本条件神经代理模型的归因问题，对比无条件 FNO、常量句 FiLM 控制与对比对齐的任务描述。在 Darcy2D、ShallowWater2D 与三维可压缩 Navier-Stokes 上三种子实验显示，常量条件在 2D 任务上平均误差更低，提示文本条件带来…
arXiv cs.LG32 天前
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无数据物理信息神经算子求解水平集界面输运
论文提出一种无需参考解数据的物理信息神经算子，用于水平集界面输运，训练仅依赖输运残差与几何约束。采用时空傅里叶骨干一次输出完整轨迹，初始条件由构造方式施加而非惩罚项。在反向单涡与刚体旋转基准上，无数据算子误差高于监督基线，但在约束有效区域面积守恒性优于监督基线 2.7 倍。
arXiv cs.LG32 天前
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GeoWind2Plan：城市风场预测与无人机规划
城市低空飞行中建筑重塑风场，影响无人机能耗，但任务规划时难以获取建筑级风信息，CFD仿真耗时数小时至数天。论文提出GeoWind2Plan，用几何条件神经算子预测任务相关三维风场并拼接为可查询风场，再优化路径与速度。其推理约3秒，在CFD评估下相较无风规划节能4.5%-12.7%。
arXiv cs.AI33 天前
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基于神经算子的端壁气膜冷却泛化预测
研究提出物理增强的神经算子框架 SDNO，将涡轮端壁温度场预测分为子部件计算与叠加两阶段，并采用符号距离函数编码气孔位置。模型仅用 1-5 个气孔的样本训练，却能准确预测训练中未见的 10-20 个气孔冷却布局。相比全监督基线，该方法提升了预测精度与泛化能力。
arXiv cs.LG34 天前
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神经算子虚拟传感的节能运行
论文研究虚拟传感中共享空间计算如何降低重复更新的能耗，同时保留检查点与预测结果。在换热器服务中，编译器冻结与显式主干复用相对图重放可降低约 1% 至 20% 的运行能耗，具体取决于请求频率。研究还通过 DeepONet 与傅里叶神经算子对比，区分可复用算术与启动开销的影响。
arXiv cs.LG35 天前
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物理信息神经网络与神经算子课程讲义发布
博尔扎诺自由大学 2025/2026 学年博士课程讲义公开，系统介绍物理信息神经网络（PINN）与神经算子（NO）。内容涵盖从零用 PyTorch 实现，以及使用 NVIDIA PhysicsNeMo 等开源库解决工程、物理、油藏等实际问题，并讨论 Mixture-of-Models、傅里叶神经算…
arXiv cs.LG46 天前
★ 2
Transformer增强神经算子预测叶轮机械叶栅全景气动性能
论文提出全景性能预测框架，先预测Navier-Stokes方程基本参数（温度、压力、密度），再据此预测涡轮级子午面关键性能参数，功能类似CFD模拟器。框架引入Transformer增强神经算子（TNO），以Rotor 37叶片为参考训练。TNO预测误差小于FNO与DeepONet等先进算子，并可将…
arXiv cs.LG47 天前
★ 2
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
★ 2
DU-NO：参数高效双U型神经算子用于相位解析波浪建模
研究提出DU-NO，一种多尺度U型谱神经算子，仅在编码器和解码器最浅两层接入轻量卷积U-Net分支，参数量仅364万，比U-FNO少一个数量级。在公开FUNWAVE-TVD基准上，其自回归误差比U-FNO改善14.9%，且在高波数频段仍保持优势。该工作有望降低近岸波浪实时预报与不确定性量化的计算成…
arXiv cs.AI49 天前
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边界条件感知Transformer神经算子预测碰撞
论文提出BAT-NO，一种边界条件感知的Transformer神经算子，用于车辆部件瞬态位移场与碰撞性能的自回归预测。在B柱仿真框架下，最困难场景误差较次优模型降低32.6%，多数碰撞指标中位误差低于3%，表明显式局部与全局边界条件表示可提升设计空间泛化能力。
arXiv cs.LG27 天前