[논문리뷰] Topology-Preserving Neural Operator Learning via Hodge Decomposition본 연구는 Riemannian manifolds에서 physical field equations의 solution operators를 resolution-independent하고 structure-preserving 방식으로 학습하는 핵심 문제를 다룬다.#Review#Neural Operator#Hodge Decomposition#Differential Forms#Riemannian Manifolds#Spectral Methods#Topological Deep Learning#Discrete Exterior Calculus2026년 5월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Frequency Bias and OOD Generalization in Neural Operators under a Variable-Coefficient Wave Equation본 논문은 Neural Operator가 학습 분포 내(In-Distribution)에서는 뛰어난 성능을 보이지만, 물리적으로 구조화된 분포 변화(Structured distribution shifts)가 발생할 때 어떻게 일반화되는지에 대한 근본적인 의문을 해결하고자 합니다.#Review#Neural Operator#Operator Learning#Frequency Bias#Out-of-Distribution#PDE#Wave Equation2026년 5월 13일댓글 수 로딩 중