本研究提出了一种新框架“部分观测下重新启用 PDE 损失”（RPLPO），旨在在数据稀缺时有效利用偏微分方程损失。实验结果表明，RPLPO在观测数据稀疏的情况下显著提升了模型的泛化能力。