Mar, 2020
神经算子:用于偏微分方程的图卷积网络
Neural Operator: Graph Kernel Network for Partial Differential Equations
Zongyi Li, Nikola Kovachki, Kamyar Azizzadenesheli, Burigede Liu, Kaushik Bhattacharya...
TL;DR本文旨在通过神经网络学习无限维空间(算子)和不同有限维空间之间的映射,并使用图网络进行内核积分计算。该方法在偏微分方程及其解的输入数据映射中具有实际应用价值,并在不同分辨率和离散化的近似方法之间实现了泛化。实验证明,所提出的图内核网络具有期望的性能,并与现有技术解算器相比表现出优异的性能。