物理约束下从有限且噪声数据中稳健地学习开放式偏微分方程

该文介绍了一种新颖的网格无关模型，用于从具有噪声和部分观测的不规则时空网格中学习偏微分方程。该模型具有高效的概率框架和新颖的编码器设计，能够对复杂的部分观测动态过程进行稳健、网格无关的建模。