arXiv ID:
2605.19959
arXiv 提交日期: 2026-05-19
学习函数空间的标准正交基 / Learning Orthonormal Bases for Function Spaces
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种用神经网络学习并优化函数空间中的标准正交基的新方法,通过将基变换建模为李群上的连续路径并利用有限秩生成器驱动常微分方程,从而让基能够适应特定问题或数据集,例如从傅里叶基自动变换到函数数据的主成分或线性算子的特征函数。