Spherical Fourier Neural Operators

基于神经算子的预测模型，针对采样测量场景设计，托管于HuggingFace的机器学习工具。模型专为稀疏传感器测点设计，将神经算子映射到任意坐标 query，适合工业现场部署。

提出ADEx-FNO框架，通过环境域嵌入与符号距离函数表示，将傅里叶神经算子扩展至任意离散化和变几何场景，无需修改核心傅里叶层结构。

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。

基于U-Net架构的36M参数偏微分方程（PDE）神经网络求解器模型，支持PDE系统的数据驱动求解与预测

提出联合解决神经算子分布外退化与PINN多解收敛错误的协同训练方法，利用不完美神经算子引导PINN优化。