放物型偏微分方程式のための構造情報に基づくオペレーター学習

本稿では、偏微分方程式の解作用素を学習する際に、基底関数を活用して関数空間の構造情報を組み込むことで、従来のDeepONetよりも効果的な新しい深層学習フレームワークを提案している。