arXiv ID:
2607.06348
arXiv 提交日期: 2026-07-07
物理信息驱动的偏微分方程解族神经嵌入 / Physics-Informed Neural Embeddings of PDE Solution Families
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种结合物理信息神经网络的方法,通过学习低维潜在流形来高效表示偏微分方程族的不同解,仅用少量主成分即可捕捉大部分解的变化,并揭示了不同频率成分对解空间结构的贡献规律。