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SEDONet
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新的基准测试用于检验算子学习在复杂流体动力学中的应用
研究人员开发了一个用于流体动力学算子学习模型的新基准测试，特别关注三相界面流动。该基准测试利用一个三元 Cahn-Hilliard-Navier-Stokes 求解器，为诸如气泡刺穿水油界面等复杂场景生成参考数据。研究比较了三种 DeepONet 变体，发现使用切比雪夫表示的 SEDONet 在准确性和误差减少方面显著优于其他模型，尤其是在界面附近和气泡突破后。
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新的SEDONet架构增强了科学计算中AI的逼近能力
研究人员开发了一种新颖的谱嵌入深度算子网络（SEDONet）架构，以提高DeepONets在科学计算复杂问题上的逼近能力。与使用原始坐标上的全连接层的标准DeepONets不同，SEDONet采用了切比雪夫谱字典，为有界域提供了合适的归纳偏置。这种方法使SEDONet能够更好地捕捉精细尺度特征、边界层和非周期结构，在包括二维泊松方程和Lorenz-96混沌系统在内的各种基准测试中，其相对L2误差优于基线DeepONets和傅里叶嵌入变体。