頻域捲積編譯

深度分析

以 SMT（Z3）形式化驗證傅立葉神經算子 FNO：從光譜捲積精確編譯到可證明性邊界

本研究探討是否能用形式化方法驗證以傅立葉神經算子（FNO）為基礎的偏微分方程（PDE）代理模型。作者觀察到：在固定格點與已訓練權重下，FNO 的光譜捲積可視為線性映射，整個前向傳遞對 ReLU 層而言為分段線性，因而可精確編譯成 SMT 求解器可處理的線性實數算術表述。