本研究提出G-FuNK方法，通过结合图谱傅里叶神经核和加权图，解决复杂系统预测中参数和领域变化的问题。该方法确保边界条件合规，降低未见领域误差，并加速有限元求解器的预测。

本文介绍了一种采用机器学习技术同化微观结构行为的方法，通过智能本构法将微观信息融入有限元求解器，计算成本较低。通过引入新方法，扩展了该方法的能力，适用于各种神经网络架构。通过测试不同材料，验证了该方法的优越性。讨论了该方法的潜力和未来研究方向。

本文介绍了一种采用机器学习技术同化微观结构行为的方法，通过智能本构法将微观信息融入有限元求解器，计算成本较低。该方法通过引入新方法，扩展了适用于各种神经网络架构的能力，并通过测试不同材料验证了其优越性。讨论了该方法的潜力和未来研究方向。

本文介绍了一种采用机器学习技术同化微观结构行为的方法，通过智能本构法将微观信息融入有限元求解器，计算成本较低。该方法通过引入新方法扩展了能力，适用于各种神经网络架构，并通过测试不同材料验证了其优越性。最后讨论了该方法的潜力和未来研究方向。

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本文介绍了一种采用机器学习技术同化微观结构行为的方法，通过智能本构法将微观信息融入有限元求解器，计算成本较低。该方法通过引入新方法，适用于各种神经网络架构，并通过测试不同材料验证了其优越性。讨论了该方法的潜力和未来研究方向。