MultiPDENet: PDE-Embedded Learning with Multi-Time Stepping for Accelerated Fluid Simulation
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内容提要
本研究提出了一种新型的PDE嵌入网络MultiPDENet，结合数值方法与机器学习，解决了传统求解偏微分方程的高计算成本问题。该方法通过多时间步整合和小参数卷积滤波器，显著提升流体的长期时空动态预测能力，并在小规模、不完整训练数据上表现出色。
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