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图超网络摊销物理信息神经求解器
论文提出用算子图显式表达偏微分方程中字段、导数、项与残差的关系，系数作为项属性保留，再由图超网络生成对角编码以初始化元训练后的因式化 PINN。作者在固定适配预算下比较系数向量、DeepSets 项集与图条件三种描述方式。在双场 Fisher-KPP 未见双向耦合任务上，图条件方法最终误差较项集低…
arXiv cs.LG45 天前
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论文提出用算子图显式表达偏微分方程中字段、导数、项与残差的关系，系数作为项属性保留，再由图超网络生成对角编码以初始化元训练后的因式化 PINN。作者在固定适配预算下比较系数向量、DeepSets 项集与图条件三种描述方式。在双场 Fisher-KPP 未见双向耦合任务上，图条件方法最终误差较项集低…