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神经网络矩阵乘积算子：一种多维可积的机器学习势能
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
最近研究了神经算子架构在量子力学散射过程中的应用。通过傅里叶神经算子的迭代变体，学习了Schrödinger算子的性质，从而提高了计算效率。
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关键要点
- 研究了神经算子架构在量子力学散射过程中的应用。
- 神经算子能够近似函数空间之间的映射关系。
- 使用傅里叶神经算子的迭代变体学习Schrödinger算子的物理性质。
- 神经算子将初始波函数和势能映射到最终波函数。
- 在$1+1$维度中预测波包散射的时间演化。
- 在$2+1$维度中进行双缝实验的测试。
- 神经算子相比传统有限差分求解器提高了数个数量级的计算效率。
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