Poseidon

偏微分方程有了基础模型：样本需求数量级减少，14项任务表现最佳

本文提出的 Poseidon 在样本效率和准确率方面都表现出色。偏微分方程（PDEs）被称为物理学的语言，因为它们可以在广泛的时间 - 空间尺度上对各种各样的物理现象进行数学建模。常用的有限差分、有限元等数值方法通常用于近似或模拟偏微分方程。然而，这些方法计算成本高昂，特别是对于多查询问题更是如此，因而人们设计了各种数据驱动的机器学习（ML）方法来模拟偏微分方程。其中，算子学习（ operator learning）算法近年来受到越来越多的关注。然而，现有的算子学习方法样本效率并不高，因为它们需要大量的训练样例才能

6/11/2024 12:52:00 AM

机器之心

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