MoNo：最適輸送でPDEを解くマルチスケールニューラルオペレーター

偏微分方程式（PDE）の解決において、既存のTransformerベースニューラルオペレーターは潜在トークンの割り当て不均衡という課題を抱えていました。MoNo（Multiscale Optimal Transport Neural Operator）は、この問題を最適輸送理論に基づくCoTAP技術で解決。安定した潜在空間構築とマルチスケールアーキテクチャを実現し、予測性能と計算効率の両面で既存手法を凌駕します。汎用幾何学上でのPDE解決に新たな道を開く技術です。