学习时变偏微分方程：一种新颖的神经算子方法

这项研究探索了一种用于学习时变偏微分方程（PDE）的新型神经算子，这是科学计算和建模的关键领域。 逆散射的灵感和傅立叶神经算子方法表明，这是一种处理复杂动力学的潜在高效且准确的方法。

• •该论文介绍了一种利用傅立叶神经算子框架的新方法。
• •它解决了学习时变偏微分方程的挑战，这对于各种科学模拟非常重要。
• •该方法借鉴了逆散射技术，可能提高性能。