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Symbolic Model Approximation and Discovery Based on Neural Operators

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内容提要

本研究提出NOMTO方法，利用神经算子克服现有非线性符号回归的局限性，成功识别包含奇点的符号表达式，并重新发现二阶非线性偏微分方程，增强了模型发现的能力。

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