時間依存偏微分方程式学習：新しいニューラルオペレータアプローチ

この研究は、科学計算とモデリングにとって重要な分野である、時間依存偏微分方程式（PDE）を学習するための新しいニューラルオペレーターを検討しています。逆散乱のインスピレーションとフーリエニューラルオペレータの方法論は、複雑なダイナミクスを処理するための、潜在的に効率的で正確なアプローチを示唆しています。

• •この論文は、フーリエニューラルオペレータフレームワークを活用した新しい手法を紹介しています。
• •様々な科学シミュレーションにとって重要な、時間依存PDEの学習という課題に取り組んでいます。
• •このアプローチは、逆散乱技術から着想を得ており、パフォーマンスの向上につながる可能性があります。