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 ...

GridMix的提出不仅解决了现有INR方法在处理剧烈空间变化场景时的瓶颈，还为未来科学计算的发展提供了新的思路。通过结合全局和局部特征，GridMix在建模精度和泛化能力上实现了显著提升，为复杂场景下的PDE求解提供了强有力的支持。

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 ...