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非线性贝叶斯反演的高效几何马尔可夫链蒙特卡罗方法，由导数信息的神经运算符提供支持
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了几何信息神经算子（GINO），用于高效处理具有不同几何形态的大规模偏微分方程。GINO通过使用有符号距离函数和点云表示来预测车身表面的压力。与传统方法相比，GINO的计算速度提高了26000倍，并且在测试新的几何形态和边界条件时，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），用于高效处理不同几何形态的大规模偏微分方程。
- 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。
- 生成3D车辆几何形态的工业标准空气动力学数据集，雷诺数高达五百万。
- 传统数值方法计算表面压力的成本很高，GINO仅使用五百个数据点成功预测车身表面的压力。
- 与优化后的基于GPU的CFD模拟器相比，GINO的计算速度提高了26000倍。
- 在测试新的几何形态和边界条件时，GINO的误差率降低了四分之一。
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