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Exact SO(3)-Equivariant Isotropic Kernels for Rotation-Robust Neural Dynamics

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arXiv:2610.10626v1 Announce Type: new Abstract: Neural surrogates for vector-valued partial differential equations can fit training data yet change their predictions when the same physical state is expressed in a rotated coordinate frame. We study this failure on three-dimensional Navier--Stokes dynamics observed at irregularly placed points. We introduce the Invariant-Conditioned Isotropic Kernel Neural Operator (IK

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Sujet
Exact SO(3)-Equivariant Isotropic Kernels for Rotation-Robust Neural Dynamics
Site source
arxiv.org
Date de publication à la source
2026-10-09
Date de collecte sur DzCademia
2026-10-09
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