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。

最新的机器学习发展中，提出了一种名为神经算子的神经网络架构，可以近似函数空间之间的映射关系。研究发现，在量子力学的散射过程中应用这种算子可以提高计算效率。通过测试，发现神经算子在预测波包散射和双缝实验中表现良好。