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

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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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