Transolver:面向大规模工业几何的 Transformer 求解器

许可证: arXiv 预印本(版权归作者) · 更新于 2026-02-22

在百万级网格点上做标准注意力代价过高。Transolver 改为学习切片投影, 把网格点聚合为少量可学习的”物理状态”令牌,并在该压缩空间中执行注意力。

报告收益:在标准 PDE 基准与工业车型/气动算例上取得领先精度,显存占用显著低于朴素 Transformer。

标签: Transformer几何工业PDE注意力机制
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