用于求解偏微分方程的深度梯度流方法的泛化误差收敛

本文为使用深度梯度流方法（DGFMs）求解偏微分方程（PDEs）提供了理论基础。它将泛化误差分解为近似误差和训练误差，证明在特定条件下，随着网络规模和训练时间的增加，误差收敛于零。这很重要，因为它为DGFMs求解复杂PDEs，特别是在高维度PDEs中的有效性提供了数学保证。

• •为使用DGFMs求解PDEs提供了理论基础。
• •将泛化误差分解为近似误差和训练误差。
• •证明在特定条件下，泛化误差收敛于零。
• •为DGFMs的有效性提供了数学保证。