发布 Neural Operator Approximation Dataset 数据集, 应用在 机器学习、偏微分方程 领域

本次发布的数据集 Neural Operator Approximation Dataset, 该数据集是为了训练和测试神经算子对反应-扩散偏微分方程自适应控制中的增益核的近似而构建的。它包含了从有限差分求解器模拟得到的估计反应系数与增益核的配对数据。此外，该数据集包括10个随机抽取的λ值，其中γ在(8.5, 9.5)范围内均匀采样。使用Nvidia RTX 3090Ti显卡模拟10个植物的轨迹耗时超过1小时。数据集规模为5000对(λ̂, k̅)，用于训练和测试，任务旨在训练神经算子近似，以应用于反应-扩散偏微分方程的自适应控制。

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