本文介绍了一种利用机器学习减少偏微分方程数值求解误差的方法，采用全卷积LSTM网络和新型Latent Dynamics Network架构，显著提高了预测精度。同时，研究展示了基于图神经网络和分支潜在神经算子的模型在心脏电生理模拟中的应用，优化了计算效率和泛化能力。通过傅里叶神经网络等技术，解决复杂时空动力学问题，展现出良好的性能和可扩展性。