KATOsuper：基于灵敏度一致Fourier神经算子的代理加速神经拓扑优化
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来源：http://arxiv.org/abs/2609.27216v1
KATOsuper框架通过灵敏度一致的Fourier神经算子加速拓扑优化迭代，解决了神经代理模型预测目标与灵敏度之间梯度不一致导致的优化不稳定问题。
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来源：http://arxiv.org/abs/2609.27216v1
KATOsuper框架通过灵敏度一致的Fourier神经算子加速拓扑优化迭代，解决了神经代理模型预测目标与灵敏度之间梯度不一致导致的优化不稳定问题。
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