本文研究了动态逆问题中的图像重建方法，比较了变分方法和神经场方法，并展示了引入时间正则化的好处。同时，还比较了神经场和基于网格求解器的性能差异。

该研究提出了一种新型的神经场方法，使用了径向基函数进行信号表示。该方法在2D图像和3D有向距离场表示中取得了更高的精确度和紧凑性。在神经辐射场重建方面，该方法实现了与现有方法相媲美的渲染质量，具有较小的模型大小和可比较的训练速度。

该研究提出了一种新型的神经场方法，使用了一般径向基函数进行信号表示，能够更好地适应目标信号，提高径向基函数的通道能力，并且继承了自适应性和插值平滑性，取得了比现有方法更高的精确度和紧凑性。