论文 / 综述

必读基准论文与技术综述

20 条资源

基于Transformer神经算子的复杂山地3D风场预测

流体/CFD
针对复杂山地地形的三维风场预测难题，提出基于Transformer的神经算子方法，突破传统CFD依赖专家密集网格生成和高成本迭代求解的瓶颈。
见LICENSE文件 神经算子风场预测Transformer

Therm-FM：基础模型全能搞定3D-IC热仿真

热传导/热管理
Therm-FM提出将预训练PDE基础模型适配到3D-IC稳态与瞬态热传导仿真，降低逐设计从头训练的数据生成成本。
见LICENSE文件 3D-IC热仿真神经算子PDE基础模型

AOT-POT：面向大规模PDE预训练的自适应算子变换

ScientificML
提出自适应算子变换（AOT）方法解决多PDE预训练中解算子结构多样性问题，通过对目标解算子而非模型容量进行适配，提升神经算子在跨方程任务中的泛化能力。
见LICENSE文件 神经算子PDE预训练自适应变换

Transolver：面向大规模工业几何的 Transformer 求解器

前沿论文
提出物理注意力机制，把离散网格投影到可学习的物理状态令牌上做注意力，显著提升 PDE 求解在大规模工业几何上的效率与精度。CGNS 兼容 HF+Zarr 分发，专为工业异构网格场景设计，可与主流 CFD 求解器互操作。
arXiv 预印本（版权归作者） Transformer几何工业

DeepONet 原始论文

奠基性论文
以分支-主干（branch-trunk）结构实现算子通用逼近定理的深度学习版本，是最早系统提出「学习非线性算子」的架构，至今仍是主流基线。支持 mesh-invariant 推理，可在训练分辨率之外直接查询，适配工业级多保真度应用。
arXiv 预印本（版权归作者） DeepONet神经算子奠基论文

Fourier Neural Operator（FNO）原始论文

奠基性论文
提出在傅里叶空间参数化积分核的神经算子，实现分辨率无关的 PDE 求解，是算子学习与物理 AI 方向引用量最高的奠基工作之一。支持 mesh-invariant 推理，可在训练分辨率之外直接查询，适配工业级多保真度应用。
arXiv 预印本（版权归作者） FNO神经算子奠基论文

The Well：面向物理基础模型的多领域基准

必读基准论文
提出覆盖 16 个物理领域的统一基准，论证「跨领域预训练」对物理 ML 的增益，是物理基础模型方向必读论文。数据集覆盖 16 物理领域、2000+ 仿真，统一接口与评估协议，论证跨领域预训练对 PDE 代理的迁移增益。
论文（详见发表页） 基准物理基础模型综述

几何感知增量神经算子用于长时域PDE预测

通用科学ML
提出几何感知增量神经算子解决长时域PDE预测中自回归误差累积问题，抑制谱不一致和通道耦合不稳定。
见LICENSE文件 神经算子偏微分方程长时域预测

Gnomon：物理信息驱动的LEO网络链路状态预测系统

电磁/Electromagnetics
Gnomon系统利用物理信息方法重构LEO卫星服务几何与信号衰减模型，预测用户感知的上/下行吞吐量和RTT，适用于不同轨迹数据可用性场景。
见LICENSE文件 低轨卫星物理信息神经网络链路预测

TubeLab：管乐器内腔逆向设计与声学仿真工具

声学
基于浏览器的无音孔管乐器内腔声学仿真与逆向设计工具，采用传输矩阵法求解正问题，伴随法单次反向传播计算雅可比矩阵进行正则化最小二乘优化。
见LICENSE文件 声学仿真管乐器设计逆向设计

超越点预测：带不确定性量化的人工代表树

通用科学ML
提出将人工代表树与Mondrian保角预测系统结合，实现单棵决策树同时提供连续预测、预测区间和概率分布输出的可解释ML方法。
见LICENSE文件 决策树可解释机器学习不确定性量化
261–280 / 287
1 …12 13 14 15
跳至 页