新架构beignet改进PINN求解偏微分方程

研究者 Brandon Zhao 等发布论文，提出 beignet（Bandlimited Embedding with Interpolated Grid Network）神经场架构，用于求解偏微分方程（PDE）。该架构以可训练的多分辨率傅里叶特征金字塔替代现有物理信息神经网络（PINN）使用的随机傅里叶特征嵌入，在连续坐标上通过傅里叶插值返回特征，再由全连接网络解码。论文称这是一种改进的神经场架构，目前仅有 arXiv 预印本，未给出与既有 PINN 的定量对比结果。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。