该论文提出了能量一致性神经算子（ENO），一种学习偏微分方程解算子的通用框架。通过新型惩罚函数进行训练，确保基于深度神经网络的解算子输出具有能量一致性。实验证明，ENO优于现有深度神经网络模型在从数据中预测解方面的表现。

神经算子与能量理论结合：哈密顿和耗散偏微分方程的算子学习
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