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CALM-PDE: 针对时间相关偏微分方程的连续自适应卷积潜空间建模
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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
本研究提出了一种新的CALM-PDE模型，旨在解决高计算成本的时间依赖偏微分方程求解问题。该模型采用卷积编码器-解码器架构，在压缩的潜空间中高效处理PDE，显著提升了内存和推理效率，优于传统的Transformer方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的CALM-PDE模型。
- CALM-PDE模型旨在解决高计算成本的时间依赖偏微分方程求解问题。
- 该模型采用连续卷积编码器-解码器架构。
- CALM-PDE模型能在压缩的潜空间中高效处理任意离散化的PDE。
- 该模型显著提高了内存和推理效率。
- CALM-PDE模型相较于传统基于Transformer的方法表现更为优越。
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