GENERIC-FNO: Conservación de energía y entropía en FNO
Descubre cómo GENERIC-FNO integra conservación de energía y entropía en operadores neurales de Fourier, revolucionando la simulación termodinámica.
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Descubre cómo GENERIC-FNO logra precisión de máquina en la preservación de leyes termodinámicas, superando a modelos previos en PDEs complejas.
Mejora la eficiencia de los FNO usando puntos de red rango-1 y cruz hiperbólica: menos parámetros, menos muestras, más precisión en PDEs.
Descubre los Kernel Neural Operators (KNO): aprendizaje de operadores escalable, eficiente en memoria y flexible en geometrías irregulares.
Descubre LiNO, operador neural inspirado en luz que separa modulación local y comunicación global con eficiencia cuadrática a lineal. Ideal para PDEs paramétricas.
Descubre MENO: el nuevo marco que mejora operadores neurales con MeanFlow para predicciones precisas en sistemas dinámicos, con hasta 14x más rapidez que DDIM.
Aprende cómo los espacios de variación optimizan la aproximación de operadores neurales codificador-decodificador, con garantías de convergencia.