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动力测量传输和神经 PDE 求解器用于采样
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种通过确定性或随机演化的偏微分方程（PDEs）描述的原则性统一框架，解决了从一个可处理的密度函数电运输到目标的任务。该框架使用物理信息神经网络（PINNs）来逼近相应的PDE解，具有高准确度的采样能力。
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关键要点
- 本文提出了一种通过偏微分方程（PDEs）描述的统一框架。
- 该框架解决了从可处理的密度函数电运输到目标的任务。
- 框架包含基于轨迹的传统采样方法，如扩散模型和Schrödinger桥。
- 不依赖于时间反演的概念，提出新的数值方法解决传输任务。
- 在没有标准化常数或数据样本的情况下，能够采样复杂目标。
- 使用物理信息神经网络（PINNs）逼近相应的PDE解。
- PINNs在概念和计算方面具有优势，不需要模拟和离散。
- PINNs能够有效进行优化和训练，并与曲牛顿方法结合以提高采样准确度。
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