pde-surrogates

提出REEF-GP，一种事后不确定性量化框架，通过将高斯过程拟合到冻结神经算子的残差上并利用其内部嵌入，以低成本实现几何感知且校准的不确定性。

Operator Boosting 是一种逐阶段残差学习框架，通过在残差场上训练微型模型来构建紧凑的神经算子替代模型，用于求解 PDE。其精度可与全尺寸模型相媲美甚至更优，同时参数减少高达 95%，在多个基准测试中展示了帕累托改进。