| 标题 |
 Learning nonlinear operators via DeepONet based on the universal approximation theorem of operators 相关领域
一般化
人工神经网络
函数逼近
非线性系统
操作员（生物学）
数学
算符理论
深度学习
计算机科学
编码（内存）
功能（生物学）
领域（数学分析）
连续函数（集合论）
谱定理
空格（标点符号）
近似性质
人工智能
微分算子
函数空间
希尔伯特空间
应用数学
可微函数
拓扑（电路）
近似误差
循环神经网络
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：Nature Machine Intelligence 作者：Lu Lu; Pengzhan Jin; Guofei Pang; Zhongqiang Zhang; George Em Karniadakis 出版日期：2021-03-18 |
| 求助人 | |
| 下载 | |
|
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
(2025-6-4)
无极微光
DW
极限001
秋风
学术文献互助
wangyumumu
v0id
潇洒的惋清
xing_xing
aaaa
璐璐
OK
aajhajkahna
Dean
初景
林狗
乐空思
行走的荷尔蒙
科研狗
aaaKumaINmyMIND
皖公网安备34019202002308
