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利用 Transformer 作为具有有限规律性的微分方程求解的神经算子
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们使用基于Transformer的序列到序列模型，从单个解轨迹的不规则采样和嘈杂观测数据中恢复标量常微分方程（ODE）的符号形式。通过实证评估，证明我们的模型在各种环境下表现出更好或与现有方法相当的精确恢复能力。此外，我们的方法具有高效的可扩展性。
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关键要点
- 使用基于Transformer的序列到序列模型恢复标量常微分方程的符号形式。
- 从单个解轨迹的不规则采样和嘈杂观测数据中进行恢复。
- 通过实证评估证明模型在各种环境下的恢复能力优于或与现有方法相当。
- 方法具有高效的可扩展性，能够在预先训练后快速推断新观测解的控制规律。
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