通过学习数学手册进行偏微分方程的生成发现

本研究解决了数据驱动的偏微分方程发现中平衡搜索空间和优化效率的问题。提出了一种知识引导的方法，将现有的文献中记录的偏微分方程融入到发现过程中，这种方法通过训练生成模型EqGPT，能够生成自由形式的偏微分方程。实验结果显示，该框架在恢复多种偏微分方程形式方面具有高精度和计算效率，特别是在处理复杂的时间导数和空间项时，展示了显著的应用潜力。