基于几何的算子学习

Geometry-based operator learning是Deep Operator Networks的一个分支，专注于解决多几何问题。该方法通过学习几何结构与物理场之间的映射关系，实现对不同几何形状下物理现象的高效预测。其目标是在复杂几何环境中提供准确、快速的计算能力，显著提升传统数值模拟的效率和精度。在工程设计、材料科学等领域具有重要应用价值，能够加速新产品的开发和优化现有系统的性能。