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Sobol
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研究揭示随机测试低估了神经算子的误差
一篇新发表在arXiv上的研究调查了神经算子的准确性，特别是那些利用基于波的处理器进行傅里叶层的神经算子。研究强调，在制造和对齐变化下，随机设备测试显著低估了这些算子的最坏情况误差。通过采用定向搜索方法，研究发现搜索到的设备上的误差比在大量随机抽样设备上观察到的误差大得多，这表明当前此类硬件的典型验证方法存在严重缺陷。
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基于物理的模型预测3D打印中的IN718织构
研究人员开发了一种新颖的两阶段基于物理的模型，用于预测激光粉末床熔合过程中Inconel 718 (IN718) 的晶体织构强度。该模型首先将工艺变量映射到熔化模式，然后通过整合经验物理模型和随机森林残差模型来预测织构。这种方法包含了衰减对支持不佳数据校正的机制，并抑制了物理有效范围之外的预测，与黑盒模型相比，展示了更好的可迁移性和可靠性。
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新的超椭球密度采样加速高维优化
一种名为超椭球密度采样（HDS）的新采样策略已被开发出来，以改进高维优化。HDS通过在搜索空间中定义超椭球来生成非均匀采样序列，利用无监督学习算法专注于统计上更有希望的区域。当使用差分进化在CEC2017基准函数上与Sobol等均匀QMC方法进行测试时，HDS在最终解的几何平均误差方面显示出统计学上的显著改进，性能提升范围从11%到37%，具体取决于维度。