神经 PDE 求解器学习状态可迁移性研究
原文标题：Transferability of Learned States in Neural PDE Solvers
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论文提出复用契约，通过配对状态比较、匹配目标信息与预算及成本核算，分离求解精度、学习贡献与数值效用。文献审计提取 12 篇论文的 18 条协议记录，发现固定预测器的收益会随校正算法反转，基于功的选择在留出任务上节省 2.50-3.33 次 CG 迭代，强调复用需要匹配状态比较与下游计算证据。
- 问题
- 神经 PDE 求解器的复用收益难以评估，最终精度混淆了源学习与目标端计算贡献。
- 方法
- 提出复用契约，通过配对状态比较、匹配目标信息与预算及成本核算，分离精度、学习贡献与数值效用。
- 结果
- 审计 12 篇论文的 18 条协议记录；固定预测器收益随校正算法反转，基于功的选择在留出任务上节省 2.50-3.33 次 CG 迭代。
- 影响
- 为判断神经 PDE 求解器是否真能加速下游数值计算提供了可复现的评估协议。
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