偏微分方程代理建模

PDE Surrogate Modeling是一种基于偏微分方程（PDE）的近似建模技术，旨在通过构建低维、高效的替代模型来替代高复杂度的原始PDE模型，从而显著降低计算成本并提高求解效率。该方法通过数据驱动的方式，利用机器学习算法对PDE解空间进行学习和逼近，能够在保证一定精度的同时，实现快速响应和实时仿真。PDE Surrogate Modeling在工程优化、实时控制、不确定性量化等领域具有重要应用价值，能够有效支持复杂系统的高效设计与分析。