California Institute of Technology（加州理工学院）

From Black Hole to Galaxy: Neural Operator: Framework for Accretion and Feedback Dynamics

从黑洞到星系：神经运算符：吸积与反馈动态的框架

Nihaal Bhojwani, Chuwei Wang, Hai-Yang Wang, Chang Sun, Elias R. Most, Anima Anandkumar

机构 * Department of Computer, Mathematical, and Natural Sciences, University of Maryland（大学计算机、数学和自然科学系） ； Department of Computing and Mathematical Sciences, California Institute of Technology（加州理工学院计算与数学科学系） ； TAPIR & Walter Burke Institute for Theoretical Physics, California Institute of Technology（加州理工学院TAPIR及沃尔特·布克理论物理研究所） ； Department of Physics, California Institute of Technology（加州理工学院物理系） 纠错

AI总结 本文提出基于神经运算符的''子网格黑洞''框架，通过学习小尺度动态并嵌入多级模拟，实现对黑洞与星系演化反馈的动态耦合建模。

Comments ML4PS Workshop, Neurips 2025 accepted

PIANO: Physics-informed Dual Neural Operator for Precipitation Nowcasting

PIANO：基于物理的双神经算子用于降水nowcasting

Seokhyun Chin, Junghwan Park, Woojin Cho

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； TelePIX Seoul（首尔TelePIX） 纠错

AI总结 PIANO通过结合物理约束和神经算子提升降水nowcasting的准确性和一致性，实现对中等及强降水事件的有效预测。

Comments NeurIPS 2025 Machine Learning and Physical Sciences Workshop