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Deep-H-ONets

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TOOL · CL_231499 · Sep 2 · 04:00

新理论赋能非线性算子及其导数的学习

研究人员首次为k次可微非线性算子及其导数建立了通用逼近定理（UATs）。这项突破在最近的一篇arXiv论文中详细阐述，将算子学习的基础概念扩展到无限维空间。该工作引入了导数感知算子学习（DIOL），一个能够学习非线性算子及其导数的新框架，在更高阶精度、约束优化和求解无限维偏微分方程方面具有潜在应用。