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Smooth Piecewise Cutting for Neural Operator to Handle Discontinuities and Sharp Transitions
यह शोध पत्र Cut-DeepONet को प्रस्तुत करता है, जो एक दो-चरणीय न्यूरल ऑपरेटर फ्रेमवर्क है जो डोमेन को चिकने उप-क्षेत्रों में विभाजित करके और सीमाओं के स्थानों की भविष्यवाणी करके विच्छेदन (discontinuities) को स्पष्ट रूप से मॉडल करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में कम मापदंडों और कम-रिज़ॉल्यूशन वाले डेटा का उपयोग करके तीव्र संक्रमण (sharp transitions) वाली PDEs पर बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।