Rayleigh-Bénard 대류 모델링을 위한 개선된 Fourier Neural Operator

요약

2차원 Rayleigh-Bénard 대류 모델링을 위해 시간 증분을 예측하는 개선된 Fourier Neural Operator(FNO)를 제안합니다. 기존 FNO보다 높은 정확도를 보이면서도 파라미터 수가 적고 추론 속도가 매우 빠릅니다.

핵심 포인트

• 시간 증분 예측 방식을 통해 표준 FNO 대비 정확도 향상
• 314k 파라미터의 컴팩트한 모델 크기와 7ms의 빠른 추론 속도
• 학습 데이터의 해상도가 모델의 정확도에 미치는 영향 확인