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English(EN) F$^3$NO: Frequency-Decomposed Finite-Time Flow-map Neural Operators with Cross-Scale Conditioning

新方法增强神经算子以进行复杂的物理预测

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了新方法来提高用于预测复杂物理现象的神经算子的准确性和稳定性。第一种方法 ReAl 通过学习基准预测周围的残差分布来增强现有的神经算子，以恢复缺失的精细尺度结构，并使用轨迹级别奖励来对齐长时程动力学，尤其是在混沌系统中。第二种方法 F$^3$NO 采用频率分解的流映射神经算子，该算子使用更新的低频特征来指导高频信息的细化，将全局频谱处理与局部细节细化联系起来。两种方法在各种 PDE 基准的实验中都证明了比传统基线更高的预测准确性和稳定性。 AI

影响 这些进展可能带来更准确、更稳定的 AI 模型，用于物理和工程领域的科学模拟和预测。

排序理由 该集群包含两篇详细介绍改进神经算子新方法的学术论文。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 Italiano(IT) · Jing Xu, Zenglin Xu, Li Yi, Ruoxi Jiang, Yuan Qi ·

    ReAl：通过对齐动力学流来精炼神经算子

    arXiv:2610.20369v1 Announce Type: new Abstract: Neural partial differential equation (PDE) surrogates trained with mean squared error (MSE) can capture dominant dynamics but often lose high-frequency information and fine-scale structures. Generative models (e.g., Flow Matching) c…

  2. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    F$^3$NO: 频率分解有限时间流图神经网络算子与跨尺度条件约束

    Neural operators enable fast PDE forecasting, but repeated predictions accumulate errors and fine-scale structures remain difficult to resolve. We introduce a frequency-decomposed finite-time flow-map neural operator (F$^3$NO) that leverages updated low-frequency features to guid…

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