FNO在机器学习求解偏微分方程领域比较火热，是继PINN后一种所谓 "算子学习''的范式，但因为论文中涉及大量数学推导和灵感的阐述让人很难快速理解。通过阅读源码，我们会发现它的实现其实并不复杂。本…

Tensorization is also provided out of the box: you can improve the previous models by simply using a Tucker Tensorized FNO with just a few parameters: ... The easiest way to do this is with black: black . Running the tests. Testing and documentation are an essential part of this package and all functions come with unit-tests and documentation ...

2020年12月2日 · FNO: the newly purposed Fourier neural operator. 3. Navier-Stokes Equation. ... top left panel shows the true initial vorticity while the bottom left panel shows the true observed vorticity at with black dots indicating the locations of the observation points placed on a grid. The top middle panel shows the posterior mean of the initial ...

2024年4月11日 · 文章浏览阅读7.3k次，点赞39次，收藏55次。2022年Nvidia发表在arXiv上的的FourcastNet作为几乎是最早的一篇气象大模型的工作（之前Google Research的MetNet主要还是对于降水的预报）。除了Transformer的backbone之外，使用到了2021年发表在ICLR上的Fourier Neural Operator。为了更好的理解模型的理论基础，可以详细学习 ...

该场景对FNO模型输入t在[0,10)时刻的涡度场变量，其分辨率为64*64，也就是说输入的变量维度是[64,64,10]，希望FNO模型能输出t>10时刻的涡度场的值。 也就是说，在该场景下希望FNO模型能通过给定的数据集学习到涡度时间序列的演变关系，实现一个类似时间序列预测 ...

值得一提的是，作者使用FNO-3D模型，将64*64*20的数据做训练，得到256*256*80的输出，实现了时空超分辨率。而固定分辨率在64*64时的Navier-Stokes方程问题上，从下图可以看出FNO取得了优秀的表现。 图片来自论文Fourier Neural Operator for Parametric …

2024年8月7日 · fno 的具体架构通常包括以下几个部分： 输入层： 将输入数据映射到一个高维空间，通常使用一个简单的神经网络层。 傅里叶变换层： 对高维数据进行傅里叶变换，获取其频域表示。 频域神经网络层： 在频域中应用神经网络，对傅里叶系数进行操作。

This repository contains the code to print materials and velocity fields downloaded from the HEMEW-3D repository Recherche Data Gouv.Additional data can also be created following the notebook Create_materials.ipynb.. This repository also allows to train 4 neural operators using the HEMEW-3D dataset : Fourier Neural Operator (FNO), U-shaped Neural Operator (U-NO), Group-equivariant Fourier ...

neuraloperator is a comprehensive library for learning neural operators in PyTorch. It is the official implementation for Fourier Neural Operators and Tensorized Neural Operators. Unlike regular neural networks, neural operators enable learning mapping between function spaces, and this library provides all of the tools to do so on your own data.

2024年2月15日 · Each panel reports the reference loss with the FNO (black). In the top panels, the shaded lines correspond to trainings with random initializations. Among the four FNO variants, the G-FNO shows the largest errors, more strikingly on the frequency biases ...