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加速科学模拟与设计的神经运算器
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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
神经算子是一种新的神经网络架构，能够近似函数空间之间的映射关系。研究者以应用于基础物理学为目标，研究了它们在量子力学的散射过程中的应用。与传统的有限差分求解器相比，神经算子可以提高数个数量级的计算效率。
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关键要点
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神经算子是一种新的神经网络架构，能够近似函数空间之间的映射关系。
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研究者以应用于基础物理学为目标，研究神经算子在量子力学散射过程中的应用。
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使用傅里叶神经算子的迭代变体来学习Schrödinger算子的物理性质。
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神经算子将初始波函数和势能映射到最终波函数。
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在两个具体问题中测试深度算子学习的想法：1+1维度的波包散射和2+1维度的双缝实验。
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与传统的有限差分求解器相比，神经算子可以提高数个数量级的计算效率。
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