Infinity 与 p-Laplace 问题的深度学习求解器与代理模型新

提出基于引用影响力经济机制的AI虚拟实验室群体协同框架，自动化执行神经算子架构搜索与训练评估。

PDE 控制仿真训练数据集，包含 TI-DeepONet 代理模型所需的 3000 条控制轨迹，源自随机控制序列下的经典数值求解器。

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。

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。

洛斯阿拉莫斯国家实验室开源的36M参数UNet架构偏微分方程求解器v2版本，用于科学计算中的PDE代理建模。