过去几年AI在微分方程的数值解，空气动力学，流体力学，宇宙探索等领域走错了方向，不但没有效率提升，

还比传统方法计算量大很多，精度差很多，杂志上大量烟雾和灌水文章。

近期在这方面一个真正的突破是NNLCI，训练量需求极低，比传统计算方法小几个数量级计算量。。。

 

所有跟帖： 

• 不知道你在说什么方向。如果没有数据或数据稀缺肿么办？如果在一个分辨率上驯练，换个分辨率绝大部分训练模型就歇菜了 -newbiestock- ♂ (0 bytes) () 02/24/2024 postreply 14:51:17

• 这些领域的数据基本上都是细网格算出来的，很昂贵。基于全局数据训练或基于最小化方程残留值的神经网络效率太差。 -ezf- ♂ (0 bytes) () 02/24/2024 postreply 14:59:23