FoundPDE：用于偏微分方程数据驱动符号发现的生成式基础模型

FoundPDE作为预训练数据到符号基础模型，通过Transformer架构将离散步时轨迹映射为符号偏微分方程，解决了现有方法依赖人工库和精确数值导数的局限。 在包含20个偏微分方程族的清洁域内基准测试中，该模型实现97.50%的类型识别准确率，系数偏移和加性高斯噪声下的识别率分别保持90.53%和52.09%。