本文介绍了一种新颖的网格无关模型，旨在从噪声和部分观测的数据中学习偏微分方程。该模型结合深度学习与概率框架，展示了在复杂数据集上的优越性能，能够有效处理部分观测的动态过程，推动数据驱动的偏微分方程建模。

该文介绍了一种新颖的网格无关模型，用于从具有噪声和部分观测的不规则时空网格中学习偏微分方程。该模型具有高效的概率框架和新颖的编码器设计，能够对复杂的部分观测动态过程进行稳健、网格无关的建模。

该文介绍了一种新颖的网格无关模型，用于从具有噪声和部分观测的不规则时空网格中学习偏微分方程。该模型具有高效的概率框架和新颖的编码器设计，能够对复杂的部分观测动态过程进行稳健、网格无关的建模。