본 논문은 콜모고로프-아르놀드 신경 연산자 (KANO)를 소개하며, 이는 스펙트럼 및 공간 기반을 모두 사용하여 매개변수화된 듀얼 도메인 신경 연산자이다. KANO는 푸리에 신경 연산자 (FNO)의 순수 스펙트럼 병목 현상을 극복하여, 위치 종속 동역학에 대해서도 표현력을 유지하며, FNO가 스펙트럼 희소 연산자에만 적용 가능하고 입력 푸리에 꼬리가 빠르게 감소해야 하는 제약을 극복한다. KANO는 위치 종속 미분 연산자에서 FNO보다 우수한 일반화 성능을 보였으며, 양자 해밀턴 학습 벤치마크에서 정확한 기호 표현을 재구성하고, FNO보다 훨씬 높은 성능을 달성했다.
