연구진은 복잡한 기하학적 구조와 다양한 메시에서 편미분방정식(PDE)을 정확하게 해결하는 Adaptive Mamba 신경 연산자(AMO)를 제안했어요.
AMO는 Takenaka-Malmquist 시스템을 활용하여 기존 SSM 방식보다 더 나은 표현을 제공하며, 다양한 기하학적 구조와 메시에서 PDE 해 공간을 근사할 수 있어요.
유체, 고체, 금융 분야의 벤치마크 PDE 문제에서 기존 솔버보다 상대 $L^2$ 오차 측면에서 우수한 성능을 보여줘요.