A transition-density-based operator learning method for Fokker-Planck equations with various initial conditions
算子学习求解不同初始条件下的福克-普朗克方程
机构 * Fuzhou University（福州大学） ； Louisiana State University（路易斯安那州立大学） ； Beijing Normal-Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院）
AI总结 提出基于条件归一化流的物理信息神经网络框架，利用Chapman-Kolmogorov方程和线性化SDE基分布，高效求解多种初始条件下FPE的算子，引入时间加权损失函数解决小时间不稳定性。
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