Rationally Enriched Chebyshev

新的DeepONet代理模型提升输运问题预测能力

研究人员开发了一种名为理性增强切比雪夫（REC）树的新型代理模型，用于DeepONet，旨在处理具有薄边界层的高Péclet输运问题。该REC树将切比雪夫多项式与源自自适应Antoulas-Anderson（AAA）算法的理性元素相结合。评估显示，与标准的切比雪夫树DeepONet相比，REC树DeepONet在标量剖面预测精度方面提高了高达19.5%，在温度和浓度剖面预测精度方面分别提高了高达60.2%和32.2%，同时还减少了振荡。