研究人员开发了新的神经算子模型，特别是傅里叶神经算子（FNO）和U型神经算子（UNO），用于估计二维场景下的中子注量。这些模型经过训练，使用材料和源场来近似标量注量，其中一个FNO变体还结合了注量的单程近似。这些代理模型的性能通过离散纵标求解器的高保真解进行评估，并通过平均相对L2误差范数来衡量准确性。 AI
影响 引入了用于复杂物理模拟的新型神经算子架构，有可能提高核工程等领域的效率。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新研究方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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