Lernbare Komposition für Neural Operators

arXiv:2609.03069v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Neural Operators sind schnelle, differenzierbare Surrogates für physikalische Simulation, aber ihre Genauigkeit verschlechtert sich oft, wenn sich Domänengeometrie, Größe oder Betriebsbedingungen vom Training unterscheiden. Überwachte Anpassung kann Genauigkeit wiederherstellen, aber auch ein kleines Target