neural-pde-solvers

本文介绍了 ADSL-PDE，一种领域特定语言，为神经 PDE 求解器的自动设计提供结构化搜索空间，通过抽象底层实现细节来提高搜索效率和优化稳定性。基于该表示构建的进化代理在 PDE 基准测试的前十次迭代中实现了超过 52% 的性能提升。

本文提出了盈亏平衡复杂度，一种衡量神经偏微分方程求解器相较于传统数值求解器何时具有成本效益的指标。该框架利用标度律来分配训练预算，并在多种偏微分方程基准上评估了多个神经求解器。