Geometrie-basierendes Operatorlernen

Geometrie-basiertes Operator-Lernen ist ein Zweig der tiefen Operator-Netzwerke und konzentriert sich auf die Lösung von Multi-Geometrie-Problemen. Dieser Ansatz lernt die Abbildung zwischen geometrischen Strukturen und physikalischen Feldern, um eine effiziente Vorhersage physikalischer Phänomene bei verschiedenen geometrischen Formen zu ermöglichen. Sein Ziel ist es, genaue und schnelle Berechnungsfähigkeiten in komplexen geometrischen Umgebungen zu bieten, was die Effizienz und Genauigkeit traditioneller numerischer Simulationen erheblich verbessert. Es hat wichtige Anwendungen in der Ingenieurdesign, Materialwissenschaft und anderen Bereichen, da es die Entwicklung neuer Produkte beschleunigen und die Leistung bestehender Systeme optimieren kann.