本研究提出了一种微分同胚特性的潜隐神经算子学习方法，旨在减少训练神经算子所需的大量数据。通过对少量几何解场的映射，该方法显著降低了构建准确模型所需的数据量，具有重要的实际应用潜力。

Diffeomorphic Latent Neural Operator Learning for Data-Efficient Predictions of Solutions to Partial Differential Equations
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