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物理引导的多保真度深度操作网络用于数据高效流场预测
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种改进的多保真度深度操作网络（DeepONet）框架，旨在高效预测时空流场。通过优化网络结构和引入时序位置编码，模型在降低数据需求的同时，提高了预测准确性和训练效率。
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关键要点
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本研究提出了一种增强的多保真度深度操作网络（DeepONet）框架。
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该框架旨在高效预测时空流场，特别是在高保真数据稀缺的场景中。
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通过改进网络架构和引入时序位置编码，模型提高了预测准确性和训练效率。
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模型在降低数据需求的同时，显示出优于传统方法的预测性能。
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