张小明
前端开发工程师
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PINN
9.3.1 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）
(Chapter 9: Separable Neural Operators and Transfer Learning)
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