WaSP：面向无求解器算子学习的Wasserstein数据合成流程

Ryan Liu 等作者提出一种名为 WaSP（Wasserstein Data Synthesis Pipeline）的数据合成流程，用于无求解器算子学习。该流程在逐步逼近目标输入分布的中间分布路径上合成训练数据，以缓解制造数据与目标分布之间的偏移。 据作者介绍，WaSP 使用制造的输入-解对进行训练，并在训练过程中逐步减轻分布偏移。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。