Forcing and Diagnosing Failure 这项研究通过对傅里叶神经算子 (FNO) 进行大规模的压力测试，系统性地分析了其在处理五类不同偏微分方程时的失效模式。研究人员发现，当面临训练范围外的参数偏移或边界条件变化时，模型的预测误差会显著增加，甚至出现数量级的偏差。实验揭示了神经算子普遍存在的光谱偏差问题，即模型倾向于捕捉低频特征而难以处理高频细节。此外，在长程迭代预测中，模型
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