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Hodge 分解实现保拓扑神经网络算子学习

该研究将 Hodge 分解引入神经网络算子学习，在保持数据拓扑结构的前提下提升模型对几何与物理场的建模能力。通过显式分解外微分算子，网络在流体仿真、电磁场预测等任务上展现出更好的局部细节保持与全局拓扑一致性，为科学计算中的神经算子设计提供了新的理论工具。

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