arXiv cs.LG· Luka Todorovic, Kaushal Gianchandani, Sai Ravela·· 7 小时前AI 评分26
PolyNets：无需训练的快速神经仿真框架
The Physics Is the Network: Fast, Training-Free Neural Emulation
AI 导读
PolyNets 将多项式动力学的连续时间神经表示与离散时间积分的简单循环网络耦合，在已知控制系数时无需训练即可保持预设数值格式并实现高效并行仿真。在一维 Korteweg-de Vries 方程上，其精度与 CPU/GPU 有限差分 Runge-Kutta 求解器相当，在 10^6 时间步、10^4 轨迹集合及训练条件外的振幅下仍保持高 GPU 吞吐。
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