ニューラル演算子

物理情報に基づくAIと不確実性定量化：PDE整合性を取り入れたニューラル演算子

物理情報に基づくコンフォーマル予測（PI-CP）は、偏微分方程式（PDE）の残差を非適合度スコアに組み込むことで、ニューラル演算子の予測における不確実性推定の厳密性と空間適応性を向上させます。これにより、物理法則との整合性を保ちながら、信頼性の高い予測区間を提供することが可能になります。