标签：数据驱动

PDE 基准 / 多方程

大规模 PDE 基准数据集，涵盖热传导、对流扩散、流体动力学等方程，支持数据驱动与物理信息方法的公平对比。数据集由 Stanford 等机构发布，覆盖 11 类 PDE，附基线模型（FNO / U-Net / TF-Net）评测脚本，跨库比较公平。

通用科学ML

提出PRONE方法，通过Petrov-Galerkin回归框架Ψ(X)K≈Φ(Y)统一DMD、SINDy、Koopman等数据驱动动力学方法，为动态系统算子学习提供统一视角。