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本文提出 BeTINH 结构化条件神经求解器，通过多方向时间-参数调制与联合残差路径提升 Heston 随机波动率 PDE 参数化族的求解精度与导数保真度，强调下游敏感度指标需导数感知的评估。
本文介绍了局部收敛输入神经网络（NNLCI），用于加速基于PDE的期权定价，结合粗网格和细网格解，在多资产Black–Scholes和Heston模型中将RMSE降低4–12倍。