<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>FNO on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/fno/</link><description>Recent content in FNO on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Thu, 16 May 2024 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/fno/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>偏微分方程与机器学习（二）：神经算子理论</title><link>https://www.chenk.top/zh/pde-ml/02-%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%AE%97%E5%AD%90%E7%90%86%E8%AE%BA/</link><pubDate>Thu, 16 May 2024 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/pde-ml/02-%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%AE%97%E5%AD%90%E7%90%86%E8%AE%BA/</guid><description>&lt;p>经典 PDE 求解器，如有限差分、有限元、谱方法，本质上是函数——输入初始条件和参数，输出解；PINN 本质上也是面向单实例的函数：一旦初始条件改变（例如机翼来流速度变化或预报中传感器读数微小偏移），就需要重新训练。&lt;/p></description></item></channel></rss>