jNO：用于神经算子和基础的 JAX 库 模型训练

jNO（jax Neural Operators）是一个用于神经运算符和基础模型的 JAX 原生库，统一支持数据驱动和物理信息训练。其核心设计是一种跟踪系统，其中域、模型调用、残差、监督损失和诊断均以一种符号语言编写，并编译成一个优化管道。这允许用户在算子回归、网格感知残差评估和 PDE 约束训练之间切换，而无需重构周围的代码。 jNO 还支持多模型组合、参数级别（模型、优化器和学习率）的细粒度控制、超参数调整以及用于翻译的 PDE 基础模型系列的 JAX 原生工作流程。源存储库位于 https://github.com/FhG-IISB/jNO。