本文提出了一种新型的基于深度学习的傅里叶神经算子（geo-FNO），用于求解偏微分方程，速度比传统方法快10^5倍，且准确性更高。该方法通过深度学习降噪，将不规则物理空间映射到均匀潜空间，特别适用于快速系数变化的方程。

使用 Lifting Product Fourier 神经算符学习偏微分方程中的边界到域映射
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