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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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关键要点
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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。
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NOMTO方法成功识别包含奇点的初等函数和导数的符号表达式。
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该方法重新发现了二阶非线性偏微分方程，增强了模型发现的能力。
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NOMTO为多种物理系统的模型发现提供了一种强大而灵活的工具。
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