Operator learning for complex nonlinear operators is increasingly common in modeling physical systems. However, training machine learning methods to learn such operators requires a large amount of expensive, high-fidelity data. In this work, we present a composite Deep Operator Network (DeepONet) for learning using two datasets with different levels of fidelity, to accurately learn complex operators when sufficient high-fidelity data is not available. Additionally, we demonstrate that the presence of low-fidelity data can improve the predictions of physics-informed learning with DeepONets.


翻译:为复杂的非线性操作员学习复杂的非线性操作员,在物理系统建模中越来越常见,然而,为学习此类操作员而培训机器学习方法需要大量昂贵的、高忠诚度的数据。在这项工作中,我们提出一个复合深海操作员网络(DeepONet),用于使用两个具有不同忠诚度的数据集进行学习,以便在没有足够的高忠诚度数据时准确学习复杂的操作员。此外,我们证明,存在低忠诚度数据可以改进对DeepONet物理学知情学习的预测。

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