fourier-neural-operator

本文提出了一个全面的数学框架，用于使用傅里叶神经算子（FNO）及其物理信息变体（PINO）对三相黑油油藏动态进行连续代理建模，并应用于Norne基准油藏。理论贡献包括泛函分析公式、协变量偏移分析、物理约束谱稳定性以及截断反向传播梯度分析。

傅里叶神经算子（FNOs）在建模周期性驱动的量子系统时取得了外推成功，通过在频率空间中捕捉时间相关性，实现了超越训练数据的物理忠实动力学。

本文研究了变系数波动方程中傅里叶神经算子与深度算子网络在分布偏移下的泛化行为，发现FNO难以处理高频输入，而DeepONet的性能下降较为平缓。