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基于领域分解的自回归深度学习模型用于非稳态和非线性偏微分方程
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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
本研究使用CNN构建的自编码器在处理复杂非线性问题时表现出色，并提供了新的数据驱动技术。研究填补了空白并提供了基于CNN的自编码器的实用存在定理。该定理适用于参数化偏微分方程类。
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关键要点
- 使用CNN构建的自编码器在处理复杂非线性问题时表现出色。
- 研究提供了新的数据驱动技术，如物理信息神经网络、神经算子和深度算子网络。
- 尽管基于CNN的自编码器在实践中成功，但理论结果仍然很少。
- 本研究填补了理论空白，提供了基于CNN的自编码器的实用存在定理。
- 该定理适用于参数化偏微分方程类，如参数化扩散方程。
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