用于数据驱动和物理信息问题的高保真深度操作员网络
摘要
出版物: -
计算物理杂志 发布日期: 2023年11月 内政部: -
2016年10月10日/j.jcp.2023.112462 arXiv: -
arXiv公司:2204.09157 书目代码: -
2023JCo电话:49312462H 关键词: -
神经算子; 多保真度; 操作员学习; 物理信息机器学习; 冰盖动力学; 数学-数值分析; 计算机科学-机器学习
电子打印: doi:10.1016/j.jcp.2023.112462