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本研究通过提出一种双分支、频谱门控架构（DBSG-PINN），探讨了频率分解对物理信息神经网络（PINNs）的益处。在一维偏微分方程基准测试上的消融实验表明，频率分解在频谱复杂问题上最为有效，可将误差降低高达59.2%。
# 论文页面 - 阐明扩散概率模型的SNR-t偏差 来源：[https://huggingface.co/papers/2604.16044](https://huggingface.co/papers/2604.16044) ## 摘要 扩散概率模型在推理阶段存在SNR-timestep偏差，本文提出一种微分校正方法，对频率分量分别处理，以极低计算代价提升多种模型的生成质量。 [扩散概率模型](https://hugg