论文实现请求 - 神经运算符

**我想请求实现Fourier神经算子:** https://arxiv.org/abs/2010.08895。 神经算子是一种深度学习架构,旨在学习无限维函数空间之间的映射。神经算子是传统人工神经网络的扩展,标志着从通常关注在有限维欧氏空间或有限集合之间的映射转向。神经算子直接学习函数空间之间的算子;它们可以接收输入函数,输出函数可以在任何离散化情况下进行求值。神经算子的主要应用是学习偏微分方程（PDE）的解算器的代理映射,这些代理映射是建模自然环境的关键工具。标准PDE求解器可能耗时长且计算复杂,特别是对于复杂系统。神经算子在解决PDE方面的性能优于现有的机器学习方法,且比数值求解器快得多。算子学习范式允许学习函数空间之间的映射,与从有限维空间到函数空间学习映射的并行思想不同,并且在限制输入分辨率时包含这些设置。我们维护的神经算子库（完全在Pytorch中）：https://GitHub.com/neuraloperator/neuraloperator,但我认为为更广泛的社区理解提供一个简单的FNO架构的并列示例会非常有用。请告诉我我如何为这项工作做出贡献。