Fourierニューラルオペレータ以外の機械学習アプローチと比較した場合、どんな違いが見られますか？
Fourierニューラルオペレータ（FNO）は周波数領域で畳み込み演算を行う点で通常の畳み込みニューラルネットワークよりも優れています。これによりメッシュ依存性から解放される利点があります。一方で他の標準的な機械学習アプローチでは空間ドメイン内で局所的パターン認識等に重点を置く傾向があります。また、提案された手法では物理ベースデータ生成から始まり連立非線形方程式系へ展開するフレキシブルさも持っています。