基于物理信息的多模态基础模型求解偏微分方程

本文介绍了 PI-MFM，这是一个将物理知识直接集成到多模态基础模型中以求解偏微分方程 (PDE) 的新框架。 关键创新在于使用 PDE 的符号表示和 PDE 残差损失的自动组装，从而实现数据高效且可迁移的 PDE 求解器。 这种方法在标记数据有限或存在噪声的情况下特别有效，与纯粹的数据驱动方法相比，表现出显着的改进。 零样本微调能力是一项值得注意的成就，它允许快速适应未知的 PDE 系列。

• •PI-MFM 将物理知识整合到多模态基础模型中以求解 PDE。
• •该框架使用 PDE 的符号表示和 PDE 残差损失的自动组装。
• •它优于数据驱动方法，尤其是在数据有限或存在噪声的情况下。
• •展示了对未见 PDE 系列的零样本微调。