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使用神经算子建模磁滞
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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。
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关键要点
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提出了一种使用神经算子对磁滞建模的方法。
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解决了常规神经网络方法难以推广至新输入磁场的问题。
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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。
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提出了无速率相关的傅里叶神经算子用于预测材料响应。
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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。
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神经算子能够推广至新的磁场条件。
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强调了神经算子在表征基于磁性材料的器件中的重要性。
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