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Deep Kernel Learning for Partial Differential Equations under High-Dimensional Constraints

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内容提要

本研究提出了一种新的PDE约束深度核学习框架（PDE-DKL），有效解决高维偏微分方程中的数据稀缺问题。该框架结合深度学习与高斯过程，确保在有限数据下仍能准确解算。实验结果表明其在高维PDE应用中具有高精度和低数据需求。

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标签

PDE 数据稀缺 深度学习 高斯过程 高维
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