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Tensor Field Network
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新型神经算子模型确保流体动力学的旋转鲁棒性预测
研究人员开发了一种名为不变条件各向同性核神经算子（IKNO）的新型神经网络模型，以解决偏微分方程的神经代理中的坐标依赖性问题。该模型旨在即使在物理状态以不同坐标系表示时也能保持一致的预测，并已在三维 Navier--Stokes 动力学上进行了测试。IKNO 通过整合源自旋转不变标量量和旋转矢量方向的局部相互作用来实现这一点，从而与使用参数少得多的其他模型相比，实现了精确的坐标一致性和更高的预测准确性。
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混合量子-经典神经网络在点云任务上实现高精度
研究人员推出了一种新颖的混合量子-经典神经网络 HyQuRP，它能够同时处理旋转和置换对称性。该框架集成了双重等变性，使其能够更有效地处理具有复杂对称特性的数据。在 3D 点云分类测试中，HyQuRP 与现有的经典和量子模型相比，在数据效率方面表现更优，以更少的参数实现了更高的准确率。