神经PDE求解器动力学保真度评估框架提出

研究者提出一套评估框架，用于检验神经PDE求解器是否学到了正确的动力学。该框架通过演化邻近初始状态的集合、与直接数值模拟对比，从误差形成、集合几何和极端事件三方面评估动力学保真度。 在二维Kolmogorov流上的实验显示，更小的轨迹误差可能来自更弱的误差放大，而非更准确的局部更新；模型能匹配集合整体散布与有效维度，却漏掉邻近状态发散的空间方向。结果表明，预测精度提升并不必然意味着动力学更忠实。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。