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Un framework combinant DeepONet et CMA-ES réduit l'espace de conception de 256 à 25 dimensions pour l'optimisation inverse de systèmes physiques.
Une étude compare le Hartley Neural Operator (HNO) au FNO classique et montre que le meilleur choix de base spectrale dépend du type d'opérateur différentiel.