HIPNO：用于无创血液动力学推断的对称性感知物理信息神经算子

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。

针对非线性分析中的无穷方程与p-Laplace方程，利用PINN和DeepONet求解二维、三维问题及大p值场景。

基于流形函数编码器的 PDE 神经算子求解器，内存占用与数据分辨率解耦，支持任意形式PDE输入，适合大规模物理仿真。

提出界面自编码器（IAE）处理几何依赖PDE的神经算子学习，通过有限投影编码在固定区域表示界面-函数状态。

提出分数阶傅里叶神经算子（FrFNO），通过嵌入解析Mittag-Leffler传播子解决分数阶PDE的内存依赖与非线性耦合难题，实现高效代理建模。