本研究通过FlowBench数据集解决复杂几何流动仿真的数值计算和资源消耗问题。该数据集包含超过1万个样本，规模领先，有助于评估复杂几何对神经偏微分方程求解器性能的影响，为未来研究提供重要支持。

本文探讨了深度学习中的不确定性量化，重点介绍了无分布符合预测方法及其在时空数据中的应用。研究提出了改进物理系统代理模型准确性的方法，并结合数据驱动的非线性动力学框架，展示了在多个测试问题中的有效性。同时，讨论了神经偏微分方程在预测未知参数中的应用及其不确定性量化的重要性，强调了可靠预测在决策中的作用。