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coarse-grid operators
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利用机器学习方法简化代数多重网格的算子复杂度
提出了一种基于数据驱动和机器学习的方法来计算代数多重网格 (AMG) 方法中的非 Galerkin 粗网格算子,同时保持整体的 AMG 收敛性,以解决操作符复杂度增加的问题。
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