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使用符号框架的可解释神经偏微分方程求解器
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种终端到端框架，用于解决PDE问题。该框架使用训练有素的PINN生成数据集，并使用文法描述符号表达式空间。通过DPA修剪，可提高可解释性和准确性。修剪后，DPA的参数减少95.3％，准确性提高了7.81％。该框架在复杂的PDE系统上表现优于现有的SR解算器。
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关键要点
- 该研究提出了一种终端到端框架，用于解决PDE问题。
- 框架使用训练有素的PINN生成数据集。
- 使用文法描述符号表达式空间。
- 通过DPA修剪提高可解释性和准确性。
- 修剪后，DPA的参数减少95.3%。
- 修剪后，DPA的准确性提高了7.81%。
- 该框架在复杂的PDE系统上表现优于现有的SR解算器。
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