模型发现

Model Discovery是从时空数据中发现偏微分方程（PDEs）的过程，旨在通过数据分析和机器学习技术自动识别描述物理现象的数学模型。该任务属于Miscellaneous范畴，其目标是提高模型的准确性和泛化能力，从而在流体力学、材料科学等领域提供更深入的理解和预测能力。