LLT: Transformer Linear Local para Aprendizado de Operadores de EDPs

arXiv:2607.07718v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: Os operadores neurais se tornaram uma abordagem comum para aprender mapas de solução de EDPs e acelerar simulações numéricas. Os operadores neurais baseados em Transformer são de interesse particular, uma vez que a atenção pode aprender dependências de longo alcance no domínio computacional. No entanto, a atenção padrão tem duas grandes limitações quando aplicada a EDPs: ela escala quadraticamente com o número de nós computacionais e carece de um viés explícito em direção a interações locais...