arXiv 机器学习· Yinghao Cheng, Gengxiang Chen, Xu Liu, Qinglu Meng, Yixin Jing, Xiangguo Tang, Wenping Mou, Lihui Wang, Yingguang Li·· 6 小时前AI 评分34
几何-物理混淆损害跨变域偏微分方程学习
Geometry-physics confounding impairs PDE learning across varying domains
AI 导读
研究指出几何与物理效应的混淆是跨变域偏微分方程（PDE）学习失效的统一机制，并提出显式分离已知几何变换的去混淆框架。该框架在 5 个算子学习基准上提升了预测精度与数据效率。在方程发现任务中，几何完备候选库成功找回生成方程，并将保留 PDE 残差降低了两个数量级以上。
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