FNO vs DeepONet: 파동 PDE 분포 변화 일반화 비교 — 고주파 입력에서 FNO 오차 급증

Fourier Neural Operator(FNO)와 DeepONet이 파동 방정식 PDE에서 구조적 분포 변화(입력 주파수·계수 평활도 변화)에 얼마나 강건한지 비교한 연구입니다. 평활도 변화에는 두 모델 모두 안정적이었으나, 고주파 입력에 대해 FNO는 오차가 급증한 반면 DeepONet은 상대적으로 완만한 성능 저하를 보였습니다. 이 차이는 각 아키텍처의 주파수 표현 편향에서 비롯되며, 물리 시뮬레이션 신경 연산자의 분포 외 일반화에 구조적 한계가 있음을 보여줍니다.

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