arXiv 机器学习· Shunye Wang, Haochen Wen, Shuo Li Liu, Xuanyi Wang, Lihao Liu, Zhongying Deng·· 4 小时前AI 评分34
神经 PDE 求解器中学习状态的可迁移性研究
Transferability of Learned States in Neural PDE Solvers
AI 导读
研究提出复用契约框架，通过配对状态比较解耦神经 PDE 求解器的解精度、学习贡献与数值实用性。在 240 条训练轨迹与两类线性 PDE 实验中，误差范数降低在两个库中分别有 23.5% 和 23.9% 的任务伴随更多 CG 迭代。基于工作量的选择在留出任务上节省了 2.50-3.33 次 CG 迭代，表明状态复用评估必须结合下游计算证据。
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