近年来，深度学习在偏微分方程（PDEs）求解中展现出前所未有的潜力。从气象模拟到材料科学，基于数据驱动的神经网络模型正不断重塑科学计算的边界。尤其是神经场（Implicit Neural ...

近年来，深度学习在偏微分方程（PDEs）求解中展现出前所未有的潜力。从气象模拟到材料科学，基于数据驱动的神经网络模型正不断重塑科学计算的边界。尤其是神经场（Implicit Neural ...

突破深度学习求解PDE的瓶颈，清华提出空间调控新范式GridMix ...