关于机器学习:FNO傅里叶算子神经网络在PDEs求解上的应用

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继上次的 DeepONet 求解偏微分方程的文章，这次是介绍联合傅里叶算子和图神经网络的办法，也就是傅里叶神经算子办法，这篇创造性地引入了傅里叶算子，取得了能够与 DeepONet 扳手段的速度和经度

Li, Zongyi, et al. “Fourier neural operator for parametric partial differential equations.” International Conference on Learning Representing, 2021. (arXiv preprint arXiv:2010.08895).

DeepONet 的作者陆路博士还将 FNO 与 DeepONet 进行了比拟，也进行了一些拓展，有趣味的读者能够参考以下的论文：

Lu, Lu, et al. “A comprehensive and fair comparison of two neural operators (with practical extensions) based on fair data.” Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 393 (2022): 114778.

如果间接看 FNO 那篇论文，大部分一开始的感觉都是不知所云，我也是这样的。这里我举荐能够先看一下论文一作 Zongyi Li 博士的之前两篇文章，能够帮忙更好地了解 FNO 这篇论文：

Li, Zongyi, et al. “Neural operator: Graph kernel network for partial differential equations.” ICLR 2020 Workshop on Integration of Deep Neural Models and Differential Equations, 2020.

当然了，读者也能够疏忽下面的简介，上面我尽量把 FNO 介绍地比较清楚。

这里就间接叙述图核函数网络的想法，上面给出一个个别模式的偏微分方程的零碎

$$
\begin{aligned}
\left(\mathcal{L}_{a} u\right)(x) &=f(x), & & x \in D \\
u(x) &=0, & & x \in \partial D
\end{aligned}
$$

其中 $u(x)=u(x,t) $，作者在这里是疏忽了工夫这个维度 $t$，此外还默认 $u(x) $是一个标量，这里的参数 $a$能够是零碎的不同参数或者管制输出，这里的 $f(x)$是一个固定的函数，在训练和应用的时候都是不变（并不是管制输出，这里要了解）。

随后，作者就引入了 Green 函数这个概念，$G: D \times D \rightarrow \mathbb{R}$是上面这个方程的惟一解

$$
\mathcal{L}_{a} G(x, \cdot)=\delta_{x}
$$

其中 $\delta_{x}$就是复变中的狄利克雷函数，是一个定义在实数范畴上、值域不间断的函数。狄利克雷函数的图像以 Y 轴为对称轴，是一个偶函数，它处处不间断，处处极限不存在，不可黎曼积分。

这个 Green 函数忽然跳进去是很诡异的，然而其领有很多良好的性质，能够示意偏微分方程的解

$$
u(x)=\int_{D} G_{a}(x, y) f(y) d y
$$

下面的式子示意的意思，只有可能找到这样一个 Green 函数，那么在整个管制域内做积分就能失去偏微分方程的解 $u(x)$，这显然是不事实的，Green 函数只在多数的状况下是解析的，这也就意味着解析的准确解是无奈失去，然而能够利用神经网络的弱小拟合能力对 Green 函数进行迫近，这也就是 FNO 办法的次要思维。

上面就是用核函数对 Green 函数进行迫近：

$$
v_{t+1}(x)=\sigma\left(W v_{t}(x)+\int_{D} \kappa_{\phi}(x, y, a(x), a(y)) v_{t}(y) \nu_{x}(d y)\right)\tag{1}
$$

其中 $\kappa_{\phi}(x, y, a(x), a(y))$就是核函数，$\sigma$是激活函数，$\nu_{x}(d y)$是测度（这里不必管），然而还是有问题，这个公式是要在整个管制域 $D$上进行计算，其计算量是十分大，相当于是一个全连贯的图网络，根本是偏微分方程的维度上来之后，这就是不可行的，这里 $v(x) $是对 $u(x) $的一个可逆变换，失去一个更高维的向量，具备更多的特色。

为了进步问题的一般性，作者随后就提出本人的算法用节点的邻域 $B(x,r)$来代替 $D$，上面是对下面办法的一个近修改

$$
\begin{aligned}
v_0(x)=&P\left(x,a(x),a_{\epsilon}(x),\nabla a_{\epsilon}(x) \right) +p\\
v_{t+1}(x)=&\sigma \left(Wv_t(x)+\int_{B(x,r)}{\kappa _{\phi}}(x,y,a(x),a(y))v_t(y)\mathrm{d}y \right)\\
u(x)=&Qv_T(x)+q\\
\end{aligned}
$$

其中 $a_{\epsilon}(x)$是对 $a(x)$的高斯润滑版本，相当于晋升对于不同参数 $a(x)$的泛化性能，P 是将低维投影到高维的矩阵，Q 则是将高维向量投影到低维的矩阵，都是投影算子，为了减少神经网络的特色维度。

上面就是用神经网络对核函数 $\kappa _{\phi}(x,y,a(x),a(y)) $进行毕竟，此外，还要留神到这是在邻域 $B(x,r)$上的，咱们很天然地就想到是消息传递图神经网络，就是上面的模式

$$
v_{t+1}(x)=\sigma\left(W v_{t}(x)+\frac{1}{|N(x)|} \sum_{y \in N(x)} \kappa_{\phi}(e(x, y)) v_{t}(y)\right)
$$

须要指出的是，这里的边特色定义为 $e(x, y)=(x, y, a(x), a(y)) $，剩下的工作就是搭建适合的神经网络对核函数的 $\kappa _{\phi}$进行迫近，这里的具体实现形式能够参考图网络外面的一些办法，也有一些翻新点能够做。

如果本文中是思考在整个管制域 $D$上构建全连贯神经网络，那么复杂度就是 $\mathcal{O}\left(K^{2}\right)$，作者这里提供了一个思路，就是采集 $l$个子图，每个子图平均随机采样 $m \ll K$个节点，那么复杂度就是 $\mathcal{O}\left(lm^{2}\right)$，这里的复杂度就能有所降落，随后作者还给出了一个升高复杂度的准确度误差的上界，这就是 FNO 的没有引入傅里叶算子的版本，前面的 FNO 就是为了升高对核函数 $\kappa _{\phi}$的迫近老本。

升高 $\kappa _{\phi}$的迫近老本上面的论文给出了一个办法：

Li, Zongyi, et al. “Multipole graph neural operator for parametric partial differential equations.” Advances in Neural Information Processing Systems 33 (2020): 6755-6766.

通过下面的介绍 Zongyi Li 博士的两篇论文，FNO 能够天然地被导出。

如果咱们去掉对函数 $\kappa _{\phi}$对 $a $的依赖并强加 $\kappa_{\phi}(x, y)=\kappa_{\phi}(x-y) $，能够失去 (1) 是一个卷积算子。

对于卷积算子，利用傅里叶变换能够失去如下的后果：

$$
\left(\mathcal{K}(a ; \phi) v_{t}\right)(x)=\mathcal{F}^{-1}\left(\mathcal{F}\left(\kappa_{\phi}\right) \cdot \mathcal{F}\left(v_{t}\right)\right)(x)
$$

解除上述公式对 $a$的依赖，咱们能够失去

$$
\left(\mathcal{K}(\phi) v_{t}\right)(x)=\mathcal{F}^{-1}\left(R_{\phi} \cdot\left(\mathcal{F} v_{t}\right)\right)(x) \quad \forall x \in D
$$

其中 $k\in D, \left( \mathcal{F} v_t \right) (k)\in \mathbb{C} ^{d_v},R_{\phi}(k)\in \mathbb{C} ^{d_v \times d_v}$，都是一个函数空间，因为图网络其实是对间断空间的一个离散化，这里咱们也就思考对这些参数进行离散化，并利用疾速 FFT 进行变动。此外，因为傅里叶变换的频率是 $-\infty \rightarrow +\infty $，那么这里是对频率进行了一个限度，也就是说把傅里叶变换截断到下限频率
$k_{\max}=\left| Z_{k_{\max}} \right|$，$R_{\phi} $ 是一个 $\left( k_{\max}\times d_v\times d_v \right) $维的三阶张量。

上面给出了算法的具体实现流程图：

作者在试验局部进行了比拟，与 U -Net、TF-Net 和 ResNet 等经典办法相比具备显著的劣势

这里 FNO-2D 与 FNP-3D 的次要区别就是，FNO-2D 利用了 RNN 构造，能够将解以固定距离长度 $\varDelta t $ 的增量流传到任意工夫 $T$，是一种自回归迭代的办法；FNP-3D 间接将工夫维度增广到管制维度下来，以 Conv3D 构造间接训练，能够间接失去任意离散工夫点 $t$上进行求解，不须要递推式的解法去求解，和 DeepONet 一样，是一种间接映射。FNO-3D 办法更具表现力且更易于训练，然而试验里看出的是参数量更多且体现晋升不多。

傅里叶神经算子在噪声数据上的体现是超过 DeepONet，我猜是因为傅里叶变换时把高频的噪声信号给滤去了，这样傅里叶神经算子就对噪声不敏感了。FNO 算法也启发了起初的很多钻研，大家有趣味地能够深刻浏览以下的论文，也是利用消息传递图神经网络，然而是利用的自回归办法，算是对传统办法的一个加强：

Johannes Brandstetter and Daniel E. Worrall and Max Welling. “Message passing neural PDE solvers.” International Conference on Learning Representations (2022).

正文完