研究人员开发了一个名为APEX的新框架，用于预测更高频率的波场，特别是在这些高频数据稀缺的情况下。APEX利用低频神经网络算子提取可转移的幅度信息，然后指导条件流匹配增强器重建目标高频场。这种方法将粗略结构的复用与振荡细节的恢复分开，在SimpleWave、Helmholtz和Maxwell等基准测试中，其性能优于现有的外推和自适应基线。 AI
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新波场预测框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2605.26732v1 Announce Type: new Abstract: Learning-based surrogates have become increasingly effective for wave-field prediction, and neural operators in particular have shown strong performance within observed frequency regimes. However, higher-frequency prediction under s…