arXiv cs.LG· Muhammad Hasnain, N. K. Anand, Arun Srinivasa·· 2 小时前AI 评分33
MIGONet：基于无求解器离散制造解训练的多输入图神经算子
MIGONet: a multiple-input graph neural operator with solver-free discrete manufactured-solution training
AI 导读
研究人员提出多输入图神经算子 MIGONet，借助离散制造解方法无需求解偏微分方程即可完成训练。针对 10,000 个样本，该方法将数据生成时间从参考迭代 FDM 的 486.65 s 降至 3.15 s。在弯曲导线与高斯光斑加热测试中，MIGONet 平均相对温度误差仅为 10.31% 和 10.64%，显著优于 MIONet 的 45.97% 与 48.34%。
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