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激子 - 极化子凝聚：傅里叶神经算子方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种基于机器学习的傅立叶神经运算器方法，可用于解决复杂非线性系统的求解问题。该方法可应用于全光器件研究中的 Gross-Pitaevskii 方程，速度比基于 CUDA 的 GPU 求解器快 1000 倍。这项研究为全光芯片设计提供了实验数据。
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关键要点
- 文章介绍了一种基于机器学习的傅立叶神经运算器方法。
- 该方法用于解决复杂非线性系统的求解问题。
- 应用于全光器件研究中的Gross-Pitaevskii方程。
- 该方法的速度比基于CUDA的GPU求解器快1000倍。
- 研究为全光芯片设计提供了实验数据。
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