BENO: 嵌入边界的神经算子用于椭圆型偏微分方程
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过嵌入边界和复杂几何形状解决椭圆型偏微分方程的新型神经算子 (Boundary-Embedded Neural Operators)，在不均匀边界条件和复杂几何形状上的实验证明，该算子优于现有算法和基准算子，平均提升效果达 60.96%。
本文提出了一种新型的混合反向问题复合框架，将深度神经网络与偏微分方程数值算法相结合，通过自编码器实现了域特定知识和物理约束的综合应用，解决了大量数据中的未知字段问题。在泊松问题和Burgers方程中应用和证明了其可行性和噪声鲁棒性。
