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基于几何信息的大规模三维偏微分方程神经算子
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
我们提出了几何信息神经算子（GINO），用于学习大规模偏微分方程的解算器。GINO基于图和傅里叶结构，使用有符号距离函数和点云表示来学习解算器。在大规模3D流体模拟中，GINO仅使用500个数据点就能预测车身表面的压力，计算速度提高了26000倍。与深度神经网络方法相比，GINO的误差率降低了四分之一。
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关键要点
- 提出几何信息神经算子（GINO），用于学习大规模偏微分方程的解算器。
- GINO基于图和傅里叶结构，使用有符号距离函数和点云表示。
- 在大规模3D流体模拟中，使用500个数据点预测车身表面的压力。
- 计算速度提高了26000倍，显著优于传统数值方法。
- 与深度神经网络方法相比，GINO的误差率降低了四分之一。
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