【可分离架构物理信息神经网络：破解维度灾难的分离变量方法论】第9章 可分离神经算子与迁移学习

目录第9章 可分离神经算子与迁移学习9.1 可分离物理信息DeepONet（Sep-PI-DeepONet）9.1.1 低秩张量分解在算子学习中的应用9.1.2 参数化PDE的快速推断9.2 Fourier神经算子的分离扩展9.2.1 谱空间中的变量解耦9.2.2 多分辨率与层次化分离9.3 异构代理模型（HAMs）中的分离PINN9.3.1 高维HJB与KF方程的分离求解9.3.2 约束处理与边界条件强化第二部分：代码实现脚本 9.1.1：低秩张量分解与DeepONet分离实现脚本 9.2.1：分离Fourier神经算子（Sep-FNO）第9章 可分离神经算子与迁移学习(Chapter 9: Separable Neural Operators and Transfer Learning)9.1 可分离物理信息DeepONet（Sep-PI-DeepONet）