基于离散观测的含随机性连续时间轨迹生成

基于流形函数编码器的 PDE 神经算子求解器，内存占用与数据分辨率解耦，支持任意形式PDE输入，适合大规模物理仿真。

面向神经偏微分方程求解器设计的自动研究基准，聚焦参数变化与高速流等物理仿真难题。

洛斯阿拉莫斯国家实验室开源的36M参数UNet架构偏微分方程求解器v2版本，用于科学计算中的PDE代理建模。

提出PosteriorBench基准，针对科学逆问题中生成式求解器的后验分布匹配能力进行评估，弥补了点估计指标的不足。

针对非线性分析中的无穷方程与p-Laplace方程，利用PINN和DeepONet求解二维、三维问题及大p值场景。