预训练方法在偏微分方程建模中具有潜力，但效果取决于模型和数据集选择。迁移学习和基于物理学的预训练策略效果最佳，数据增强可进一步提高性能。在稀缺数据环境下微调或推广到相似的下游数据时，预训练具有额外好处。未来希望在PDEs的预训练方法开发和评估方面有更多工作。