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Learned Lagrangian Models of PDEs via Euler-Lagrange Residual Minimization
यह शोध पत्र एक ऐसी नवीन विधि प्रस्तुत करता है जो एक मेश-मुक्त अनुकूलन-आधारित इंटीग्रेटर के माध्यम से यूलर-लैग्रेंज अवशेषों (Euler-Lagrange residuals) को न्यूनतम करके आंशिक अंतर समीकरणों (partial differential equations) के लिए सीधे निरंतर लैग्रेंजियन मॉडल सीखती है, जो रैखिक स्केलेबिलिटी और बिना पुनरप्रशिक्षण के मनमाने सीमा स्थितियों (boundary conditions) में सामान्यीकरण के साथ स्थिर, दीर्घकालिक भविष्यवाणियों को सक्षम बनाती है।