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本文介紹了幾何科爾莫戈羅夫-阿諾德網絡 (GeoKAN)，這是一個幾何感知模型家族，通過學習黎曼度量來適應坐標，從而實現更優函數近似和物理感知學習。
本文提出了一种新架构，将 Flux 神经算子与循环视觉转换器相结合，作为求解守恒律的基础模型。该模型在无需显式获取控制方程的情况下，在多种保守系统中展示了稳健的泛化能力和长期预测能力。
本文提出了一种自监督物理信息神经网络（PINN）框架，该框架通过可学习的混合神经元自适应地平衡基于物理和数据驱动的损失，并结合迁移学习以提高数据稀缺情况下的效率。该框架在仅有87个数据点的液态金属微型散热器CFD数据上进行了验证，误差低于8%。