使用神经算子建模磁滞
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了使用神经算子对磁滞建模的方法，以解决常规神经网络方法难以推广至新输入磁场的问题；通过深度算子网络和傅里叶神经算子对新一阶反向曲线和次环进行预测，并提出了一个无速率相关的傅里叶神经算子用于在采样速率不同的情况下预测材料响应。数值实验证明，神经算子能够高效地建模磁滞，并在各个指标上优于传统的循环神经网络方法，并能够推广至新的磁场条件，强调了神经算子在表征基于磁性材料的器件中的重要性。
该研究提出了一种使用神经算子对磁滞建模的方法，解决了常规神经网络方法难以推广至新输入磁场的问题。通过深度算子网络和傅里叶神经算子预测新一阶反向曲线和次环，并提出了无速率相关的傅里叶神经算子用于预测材料响应。数值实验证明，神经算子能高效建模磁滞，优于传统循环神经网络方法，并能推广至新的磁场条件，强调了神经算子在表征基于磁性材料的器件中的重要性。
