neural-surrogates

本文提出了针对偏微分方程的结构保持神经替代模型，该模型集成了Gaussian process regression以提供可处理的不确定性量化，从而能够实现具有闭式误差估计的实时仿真。

本文研究了群等变架构在神经流体动力学替代模型中的作用，引入了AB-GATr模型。研究发现，当数据缺乏强对齐时，等变性是有益的，但在高度对齐的数据集上可能会降低性能。