arXiv cs.LG· Jaehyeon Park, Inhyeok Jeong, Noseong Park·· 7 小时前AI 评分24
SBNO：面向缺失信息下正反问题的薛定谔桥神经算子
SBNO : Schr\"odinger Bridge Neural Operator for the Forward and Inverse Problems under Missing Information
AI 导读
研究者提出 SBNO，一种无需方程、基于配对数据的扩散桥匹配框架，可在部分观测下同时学习 PDE 正问题和反问题的条件算子。在五个 PDE 基准、仅 5% 观测条件下，SBNO 精度优于或媲美基线且测试误差离散度更低，相比引导扩散基线至少快 9.7 倍、GPU 显存减少至少 4.3 倍。该工作入选 NeurIPS 2026。
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