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Multi-Physics Simulations via Coupled Fourier Neural Operators
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内容提要
本研究提出了一种新颖的耦合多物理场神经算子学习框架（COMPOL），有效解决了现有神经算子在耦合多物理场输出中的局限性。该方法通过递归和注意力机制聚合特征，显著提升了对复杂物理关系的捕捉能力，预测性能提高了两到三倍。
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关键要点
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本研究提出了一种新颖的耦合多物理场神经算子学习框架（COMPOL）。
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COMPOL有效解决了现有神经算子在耦合多物理场输出中的局限性。
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该方法通过递归和注意力机制聚合特征，显著提升了对复杂物理关系的捕捉能力。
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预测性能比现有方法提高了两到三倍。
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