RNO
博世团队提出参考神经算子,学习偏微分方程解对几何变形的平滑依赖
编辑 | 枯叶蝶在解决具有任意形状域的偏微分方程问题时,现有的神经算子方法致力于学习从几何形状到解的映射,但这通常需要庞大的(几何,解)二元组数据集来训练神经算子以确保准确性。然而,对于如工程设计优化等工业应用,因单次仿真可能耗时数小时乃至数天,满足此数据需求极为困难。针对这一挑战,博世人工智能中心(BCAI)的研究人员提出了参考神经算子(RNO)的概念,作为一种新颖的神经算子实现方式,旨在学习解对几何形变的平滑依赖。具体而言,给定一个参考解,RNO 能够预测该参考几何形状任意微小扰动下的对应解,此方法极大地提高了
5/27/2024 3:55:00 PM
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