FoundPDE：从数据发现PDE的预训练基础模型
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FoundPDE：从数据发现PDE的预训练基础模型
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AI 综述
Langchen Liu等作者发布论文，提出从数据到符号的偏微分方程（PDE）发现基础模型FoundPDE：用transformer把离散时空轨迹映射为符号方程，并结合傅里叶与一阶空间导数增强及数值系数精修。 在覆盖20个PDE家族的域内基准上，其类型识别率为97.50%；系数偏移下为90.53%，2%高斯噪声下为94.43%，10%噪声下降至52.09%。
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最新进展10月21日 12:00
FoundPDE：面向偏微分方程数据驱动符号发现的生成式基础模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- arXiv cs.AIFoundPDE：面向偏微分方程数据驱动符号发现的生成式基础模型
FoundPDE 是一个预训练的数据到符号基础模型，用 transformer 将离散时空轨迹映射为符号方程，并结合傅里叶与一阶空间导数增强及数值系数精修。在覆盖 20 个 PDE 家族的域内基准上，其类型识别率达 97.50%；系数偏移下为 90.53%，2% 高斯噪声下为 94.43%，10% 噪声下降至 52.09%。
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