本研究提出了一种新型PDE嵌入网络（MultiPDENet），结合数值方法与机器学习，解决了传统数值方法在求解偏微分方程时的高计算成本问题，显著提升了流体的长期时空动态预测能力。

MultiPDENet：基于多时间步的 PDE 嵌入学习加速流体模拟
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